在林林总总的游戏成为了年轻人主要社交方式的当下，诸如王者、吃鸡的电子竞技游戏占据了主流市场。差别于休闲或冒险游戏，它们强调玩家小我私家技术与团队协作能力，总有一种“与人斗其乐无穷”的快乐。既然是竞技，就会有崎岖之分。现在的玩家晤面不再像古时武林中人一般难测对方深浅，一个个详细可见的“天梯分”或“段位”就高悬于角色头顶，水平崎岖一目了然。

漫画《七龙珠》中也有将战斗力数据化的设定而这一切，都源自一个名为ELO品级分制度（Elo Rating System）的发现。这个被广泛运用在国际象棋、围棋等单人体育项目的评分品级算法，在被迁移运用到多人电子竞技项目后变得越发庞大，更曾激起了无数区别于“玄学上分”的“数理上分”讨论。

上个世纪，如作甚国际象棋、围棋等对弈角逐制定一个品级分的盘算尺度曾经是一个国际难题。因为选手众多，每场次1V1的对局只能说明某位棋手（在当前状态下）胜过了对手。但当棋类喜好者谈论起棋手间的强弱时，往往各执一词没有定论。举个例子，棋手A胜了B又败给了C，而BC间的对弈效果却是B胜的话，单凭这三场角逐如何权衡三位棋手的棋力强弱呢？基础就无法得出令人信服的结论。

为此种种棋类协会纷纷推出自己的品级分制度，以求获得一个综合性的棋力权衡尺度。只管韩国选手李世石曾经战胜人工智能AlphaGo 其品级分排名还是在柯洁之下不外，不管是盛行于欧洲INGO系统还是美国象棋协会的肯尼斯·哈克尼斯品级分系统，得出来的算法效果都未能令人信服。

直到上世纪中期，物理学家Arpad Elo 建立了Elo品级分制度，才一举解决了这个世纪难题。Elo品级分制度中有三个关键数据：选手水平分、胜率期望值以及品级分增减值。其事情原理就是首先给予每个棋手初始的分数R，我们假设有棋手A、B，则凭据Elo公式：可得出棋手A对B的胜率期望值E。而每场角逐事后棋手的品级分增减由其角逐效果得分与胜率期望值的差值决议（一般来说胜利=1分，平局=0.5分，负=0分）。

品级分增减值的详细数学公式为：*其中K为系数，S为选手在角逐中的真实得分这个算法最合理之处就在于先凭据原有的分差得出胜负概率，再由胜负概率与实际战果的综合思量得出最终的增减，而不是简朴粗暴地举行积分累加。（那会造成选手挑着弱者来对战从而疯狂得分等问题）品级分制度的祖师爷 Arpad Elo 1960年，美国国际象棋协会率先废弃了原有的品级分制度，改用Elo计分方法。这种先进合理的算法很快被推广开来，1970年国际棋联也正式改用这个品级分制度。不止是国际象棋，现在最权威的世界职业围棋品级分排行网站Go Ratings用的所谓“全历史排名算法”（Whole-History Rating）其实也是基于Elo品级分制度的改版。

只管该算法声称比Elo品级分算法更科学，页面上还是写着“Elo品级分”字样时间来到2000年前后，迈入新世纪的人类社会盘算机技术生长迅速，种种电子游戏也随之兴起，并徐徐取代了“对弈”这种流传千年的传统游戏模式。或许另有人记得谁人电子竞技的蛮荒年月。CS、魔兽争霸、红色警戒曾是一代人的经典回忆，玩家从单机打到局域网，再到种种对战平台的兴起。

徐徐开始有了“线上对战”这种电子竞技的观点。固然棋类游戏也有过短暂的线上对弈辉煌时刻。那会QQ游戏中的“中国象棋”，设置了以“县令”、“总督”、“丞相”品级别为体现的品级分制度，算得上是Elo品级分制度在网络游戏世界的初代应用。

当年QQ游戏大厅中国象棋的游戏界面 自带“积分盘算规则”公示 随着电子竞技游戏网络对战观点的普及，、浩方、VS、11等对战平台相继崛起。游戏是现成的，但所有对战平台都需要面临的问题是“如何资助玩家匹配到势均力敌的对手”，从而保证其游戏体验。其中的原理很简朴，一个高级棋手跟初学者下棋肯定会以为索然无味，而对于菜鸟来说频频受虐的遭遇也会直接劝退使其失去兴趣。

思来想去，一番挖掘，Elo品级分制度就此进入了游戏开发者与运营商的视野。电子竞技游戏《Dota2》中的分级制度Elo品级分制体系中，以前只是一个盘算步骤的“胜率期望值”成了运用在电子竞技领域的重中之重——系统运用公式盘算寻找出两个胜率期望值均只管靠近50%的玩家或者队伍，自然也就实现了使其势均力敌的需求。可以说从11对战平台的天梯名将系统，一直沿袭不停革新到Dota2游戏中的天梯系统，再被国产游戏英雄同盟借鉴使用，一直到现在人尽皆知的手机游戏王者荣耀中的段位系统，都是Elo品级分制度在游戏中的运用体现。

但随之而来的问题是，Elo品级分制度在电子竞技领域的运用与体育竞技领域的运用，还是有着极大的差异。乒乓球等体育竞技也有算法排名首先是人数的区别，对弈类竞技是1对1，不管是需要参考的水平分还是评分的偏差规模思量都极小。但在许多电子竞技项目中往往是多对多的角逐反抗，纵然是常量的5对5，已经会造成极大的盘算偏差可能性。这些偏差包罗但不仅限于某一玩家的精神状态不稳定、某一队伍的成员性格迥异导致配合度不高，甚至是某一玩家网络的不稳定导致竞技水平受影响等等等。

这也就是为什么电子竞技喜好者经常有“系统针对我，给我匹配太厉害的对手或者太弱的队友”的感受。真正各方面都旗鼓相当的酣畅对局，其实是很难过的。世界顶尖电竞妙手的对决其实与棋类对弈极像另外一个问题是游戏的平衡性与对弈类项目有异。

棋类竞赛双方除了先后手因素以外，身处的往往是一个“全对称”的战局，这险些是绝对平衡的。然而游戏开发者很难做到绝对平衡，舆图、角色、装备……双方队伍种种因素的差异肯定是存在的，因此只能只管做到靠近平衡状态。为相识决这些直接挪用棋类的Elo品级分制度会泛起的不平衡问题，游戏的评分与匹配制度其实做过许多改善。

其中最主要的就是增加了一个“评分可靠性”（Ratings Reliability，简称RD）系统。长时间在线游玩的选手，其评分可靠性较高，因而其“评分尺度差”会较低；而较长时间不在线的选手，或是水平发挥浮动较大的选手，其评分可靠性会偏低，则其评分尺度差会较大。选手的评分尺度差越低，或者对手的评分尺度差越高，选手在赛后的评分颠簸就会越小。

而且在无法迅速匹配到与自己的准确评分一致的对手时，系统就会凭据尺度差的规模来拓宽匹配对手选择。“输了游戏，你另有人生”这个工具，就被许多玩家称为“隐藏分”。但许多人会误解认为自己的“隐藏分”过高或者过低，其实从算法上看来，隐藏分的观点是颠簸值，从来就不是什么太高或者太低。

当泛起以为被系统错误匹配的时候，不要诉苦，只管稳住自己的评分尺度差（或者提高水平）才是正途。总而言之，一个正常运营的游戏，它的段位算法不管怎么革新，肯定是为了让所有人尽快到达自己实力对应的段位，以求让所有玩家能找到势均力敌的对手，从而更好地运转下去。不外话说回来，至于那种不合理运用Elo算法来造成玩家到了关键对局无法升段，从而提高游戏内玩家日活量的做法，肯定是被业内也是被玩家所唾弃，无法恒久的。

欧阳梅生.基于ELO算法的竞技项目评价体系研究，武汉理工大学硕士学位论文，2013年5月林澳钊.MOBA游戏平衡性探究，云南大学硕士研究生学位论文，2015年4月Wikipedia：Elo rating system，Glicko rating systempinkry.ELO算法教程.GameRes.com 2013.10www.goratings.org/zh/。

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