CN107823887A - 一种游戏对象匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种游戏对象匹配方法，包括：接收若干个游戏对象的匹配请求指令；分别计算每个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值；计算所有游戏对象中任意两个游戏对象之间的匹配值，得到匹配值序列；在匹配值序列中找到匹配值最大的两个游戏对象，进入匹配队列；将匹配值序列中与这两个游戏对象有关的匹配值均移除，对未匹配成功的剩余游戏对象在剩余的匹配值序列中继续寻找匹配值最大的值，直至所有游戏对象都匹配成功；将匹配成功的配对信息返回给对应的游戏对象。本发明的有益效果：同水平游戏对象配对在一起竞技；有对负方的保护措施，不会导致负方连败；判定条件更为严谨与准确，避免仅靠积分来评判缺乏实时性以及精确性。

Description

一种游戏对象匹配方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种游戏对象匹配方法。
背景技术
在目前的体育竞技类网络游戏中，游戏对象与游戏对象会通过互联网在线上进行竞技比赛，很多时候都需要两个游戏对象进行组队完成任务。现有的游戏对象的配对方法主要使用埃洛等级分系统进行评定或者通过游戏对象属性进行加权平均值求和得出一个战斗力，然后通过战斗力去判断游戏对象的水平后找到同样战斗力的游戏对象进行配对。但是这些方法都不太适用于体育类的网络游戏竞技配对，主要原因在于：1、每个游戏对象的设备、网络、状态不同，仅靠积分来评判缺乏实时性以及精确；2、没有对负方的保护措施，导致游戏对象极其容易连败或多次连败。因此，现有的匹配方法容易导致同一竞技游戏中两个游戏对象的水平不一致或具有悬殊的差距，使得竞技水平高的游戏对象无法与水平相当的游戏对象同场竞技，削弱高水平游戏对象的竞技体验感；也会使得高水平的游戏对象一直取胜，低水平的游戏对象一直失败，降低低水平的游戏对象的游戏体验。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种游戏对象匹配方法，使得同水平的游戏对象尽量配对在一起进行竞技，同时使得每个游戏对象的胜率都接近50％，提升游戏对象的游戏体验。
本发明提供了一种游戏对象匹配方法，包括：
步骤1，接收若干个游戏对象的匹配请求指令；
步骤2，根据每个游戏对象的当前游戏数据及预先保存的历史游戏数据，分别计算每个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值；
步骤3，根据公式(1)计算所有游戏对象中任意两个游戏对象之间的匹配值Xij，得到全部游戏对象之间的匹配值组成匹配值序列，其中i、j均为自然数，分别表示两个游戏对象的序号；
式中，Ai、Bi、Ci、Di分别为一个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值，Aj、Bj、Cj、Dj分别为另一个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值；
步骤4，在匹配值序列中找到匹配值最大的两个游戏对象，这两个游戏对象为最佳配对，即这两个游戏对象匹配成功，两个游戏对象进入匹配队列；
步骤5，记录并移除已匹配成功的两个游戏对象，并将匹配值序列中与这两个游戏对象有关的匹配值均移除，对未匹配成功的剩余游戏对象在剩余的匹配值序列中继续寻找匹配值最大的值，直至所有游戏对象都匹配成功；
步骤6，将匹配成功的配对信息返回给对应的游戏对象。
作为本发明进一步的改进，在计算每个游戏对象的网络延迟A的值时，将网络延迟A的值分为三个区间：1毫秒-100毫秒、100毫秒–300毫秒、300毫秒以上，判断游戏对象的网络延迟所在的区间，当游戏对象的网络延迟位于1毫秒-100毫秒区间时，A的值为3；当游戏对象的网络延迟位于100毫秒-300毫秒区间时，A的值为2；当游戏对象的网络延迟位于300毫秒以上时，A的值为1。
作为本发明进一步的改进，在计算每个游戏对象的帧数B的值时，将帧数B的值分为三个区间：低于30帧、30帧-60帧、60帧及以上，当游戏对象的帧数低于30帧时，B的值为3；当游戏对象的帧数为30帧-60帧时，B的值为2；当游戏对象的帧数为60帧及以上时，B的值为1。
作为本发明进一步的改进，在计算每个游戏对象的综合比赛评分C的值时，首先根据游戏对象的初始评分并按照预设的评分规则计算游戏对象的当场比赛评分，再根据游戏对象最近10场比赛的评分及每场比赛评分的加权系数计算该游戏对象的综合比赛评分C。
作为本发明进一步的改进，在计算游戏对象最近10场比赛的评分时，根据公式(2)计算：
式中，C1、C2、…、C10分别为第一场比赛评分、第二场比赛评分、…、第十场比赛评分，C1R、C2R、…、C10R分别为第一场比赛评分加权系数、第二场比赛评分加权系数、…、第十场比赛评分加权系数。
作为本发明进一步的改进，C1R、C2R、C3R、C4R、C5R、C6R、C7R、C8R、C9R、C10R分别为5％、5％、5％、5％、10％、10％、10％、15％、15％、20％。
作为本发明进一步的改进，当游戏对象的比赛场数不足10场时，则缺少的比赛场数每场比赛评分均使用5分进行计算。
作为本发明进一步的改进，在计算每个游戏对象的总积分D的值时，根据游戏对象的初始积分及预设的积分规则，计算该游戏对象最近10场比赛的总积分D。
作为本发明进一步的改进，在计算最近10场比赛总积分D时，在游戏对象的初始积分的基础上，赢一场时增加3积分，输一场时减少3积分，平一场时积分不变，且总积分D的下限值为0。
作为本发明进一步的改进，历史游戏数据包括所有游戏对象的初始评分及所有游戏场次的评分、初始积分及所有游戏场次的积分。
本发明的有益效果为：
1、保证同水平的游戏对象尽量配对在一起进行竞技；
2、加入对负方的保护措施，例如胜方评分上限值的限定和负方积分下限值的限定，这样不会导致负方连败或多次连败，每个游戏对象的胜率都接近50％，胜方不会一直胜，负方不会一直负；
3、加入了多个判定条件，例如网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分，使得判定条件更为严谨与准确，避免仅靠积分来评判缺乏实时性以及精确性，同时，网络延迟和帧数的加入考虑了设备和环境的综合因素，进一步提高了匹配的准确性；
4、整体提升了游戏对象的游戏体验感和竞技感。
附图说明
图1为本发明实施例所述的一种游戏对象匹配方法的流程示意图。
具体实施方式
下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
本发明的游戏对象匹配方法依托于网络游戏的移动终端、计算机终端或类似的客户端上载有的应用软件执行。客户端可以包括至少一个处理器(用于处理本发明匹配方法的软件程序，处理器可以是但不限于微处理器或可编程逻辑器件)、存储器(用于存储应用程序软件的软件程序及程序处理过程中的数据)、以及通信装置(用于网络传输和接收软件程序处理过程中的数据，网络包括但不限于互联网、局域网、移动通信网及其组合)。在多个游戏对象操作应用程序时，通过各自的客户端设备并通过网络进行通信连接。可以将所有客户端上的数据及客户端之间的通讯数据存储在服务器上，更为优选的，可以采用云服务器。
下面具体来说明本发明实施例的一种游戏对象匹配方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤1，接收若干个游戏对象的匹配请求指令。
上述步骤中，游戏对象分别登陆各自客户端上的应用程序后，发起游戏竞技的匹配请求指令。登陆时，用户(本发明中称为游戏对象)使用注册的账号和密码进入后，可以进入游戏。账户和密码关联该游戏对象的历史游戏数据，例如初始评分及之前所有游戏场次的评分、初始积分及之前所有游戏场次的积分。
游戏对象的初始评分即为用户成功创建帐号后，由游戏服务器程序根据相应条件计算得出。需要说明的是，初始评分并非一定要显示在客户端设备上，存储在客户端上即可，在计算评分时从存储的历史数据中调用即可。
游戏对象的初始积分即为登陆游戏后，客户端设备上显示的积分(也即登陆前的最后一场游戏结束时的积分)。需要说明的是，初始积分并非一定要显示在客户端设备上，存储在客户端上即可，在计算积分时从存储的历史数据中调用即可。优选的方式，初始积分在登陆后即显示，游戏对象能更加直观的知道自己的积分，提升游戏的体验感。
步骤2，根据每个游戏对象的当前游戏数据及预先保存的历史游戏数据，分别计算每个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值。
可选的，在计算每个游戏对象的网络延迟A的值时，将网络延迟A的值分为三个区间：1毫秒-100毫秒、100毫秒–300毫秒、300毫秒以上，判断游戏对象的网络延迟所在的区间，当游戏对象的网络延迟位于1毫秒-100毫秒区间时，A的值为3；当游戏对象的网络延迟位于100毫秒-300毫秒区间时，A的值为2；当游戏对象的网络延迟位于300毫秒以上时，A的值为1。需要说明的是，这种网络延迟值的计算并不仅限于此，本发明中的区间划分是依据多次实验验证结果后选取的。
可选的，在计算每个游戏对象的帧数B的值时，将帧数B的值分为三个区间：低于30帧、30帧-60帧、60帧及以上，当游戏对象的帧数低于30帧时，B的值为3；当游戏对象的帧数为30帧-60帧时，B的值为2；当游戏对象的帧数为60帧及以上时，B的值为1。需要说明的是，这种帧数值的计算并不仅限于此，本发明中的区间划分是依据多次实验验证结果后选取的。
可选的，在计算每个游戏对象的综合比赛评分C的值时，分成两个部分，即单场评分和最近10场的综合评分。首先根据游戏对象的初始评分并按照预设的评分规则计算游戏对象的当场比赛评分。再根据游戏对象最近10场比赛的评分及每场比赛评分的加权系数计算该游戏对象的综合比赛评分C。
针对第一个部分，即单场评分，以一款足球类竞技体育游戏为例说明单场评分的评分规则，如表1所示。
表1
根据该评分规则，在计算当场评分时，假定游戏对象的初始评分为5分。本场游戏过程中，输的一方初始评分下降为4分。需要说明的是，为了评分的准确性，胜的一方评分最高为9.5分，即9.5分为本场游戏中胜方的最高上限分值。另外，输的一方不将触球次数、技能成功次数、射门次数统计入内，即输方球员最高只能得到7分，即7分为本场游戏中输方的最高上限分值。本场游戏比赛中，游戏对象获得的最高分即为该游戏对象的当场比赛评分。
当然，评分规则并不仅限于上述表1中的规则，可以根据游戏的需求进行设计调整。但需要注意的是，规则中都需要设定胜方和输方的得分上限值，使得判定的条件更为准确，避免任何一方的得分过高或过低，影响综合评分，进而影响后续的匹配值计算。
获得单场比赛评分后，根据下列公式计算游戏对象最近10场比赛的评分：
式中，C1、C2、…、C10分别为第一场比赛评分、第二场比赛评分、…、第十场比赛评分，C1R、C2R、…、C10R分别为第一场比赛评分加权系数、第二场比赛评分加权系数、…、第十场比赛评分加权系数。
例如，C1R、C2R、C3R、C4R、C5R、C6R、C7R、C8R、C9R、C10R的分别为5％、5％、5％、5％、10％、10％、10％、15％、15％、20％。需要说明的是，加权系数的选择并不仅限于上述值，可根据需求进行相应的修改调整。经过反复实验验证，上述加权系数使得10场比赛的评分判定条件更为严谨与准确，能保证加权后综合评分的准确性和客观性，提升后续匹配值计算的准确性。
另外，当游戏对象的比赛场数不足10场时，则缺少的比赛场数每场比赛评分均使用5分进行计算。均采用5分进行加权，避免了这些场次由于评分选择的不准确导致综合评分的不客观。
可选的，在计算每个游戏对象的总积分D的值时，根据游戏对象的初始积分及预设的积分规则，计算该游戏对象最近10场比赛的总积分D。
例如，游戏对象的初始积分为30分，积分规则为：赢一场时增加3积分，输一场时减少3积分，平一场时积分不变(即不增加也不减少积分)。这里只需统计最近10场比赛的状况，即可客观的说明游戏对象的积分情况。如果游戏对象最近没有进行10场比赛，则认为缺少的场数都是平局，这些场次的积分不予变化。需要说明的是，积分规则不限于上述规则，可根据需求进行相应的修改调整。但需要注意的是，需要对总积分设定下限值，即游戏对象最近10场全负的情况，此时总积分D的下限值为0。总积分下限值的设定，使得积分判定的条件更为准确，避免输方的积分过低，影响后续匹配值计算的准确性。
步骤3，根据下列公式计算所有游戏对象中任意两个游戏对象之间的匹配值Xij，得到全部游戏对象之间的匹配值组成匹配值序列，其中i、j均为自然数，分别表示两个游戏对象的序号；
式中，Ai、Bi、Ci、Di分别为一个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值，Aj、Bj、Cj、Dj分别为另一个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值。
例如，在计算两个游戏对象之间的匹配值时，使用下面的公式来计算：
此时，A1、B1、C1、D1分别为第一游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值，A2、B2、C2、D2分别为第一游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值，X12即为第一游戏对象和第二游戏对象之间的匹配值。需要说明的是，这个匹配值也可以用X21表示，X12、X21两者表示的均为第一游戏对象和第二游戏对象之间的匹配值。
步骤4，在匹配值序列中找到匹配值最大的两个游戏对象，这两个游戏对象为最佳配对，即这两个游戏对象匹配成功，两个游戏对象进入匹配队列。
例如，有六个游戏对象同时需要配对时，分别用第一游戏对象、第二游戏对象、第三游戏对象、第四游戏对象、第五游戏对象和第六游戏对象来表示。他们之间的匹配值有15个，分别为：X12(等同于X21)、X13(等同于X31)、X14(等同于X41)、X15(等同于X51)、X16(等同于X61)、X23(等同于X32)、X24(等同于X42)、X25(等同于X52)、X26(等同于X62)、X34(等同于X43)、X35(等同于X53)、X36(等同于X63)、X45(等同于X54)、X46(等同于X64)、X56(等同于X65)，15个匹配值组成匹配值序列[X12、X13、X14、X15、X16、X23、X24、X25、X26、X34、X35、X36、X45、X46、X56]。假如匹配值序列中匹配值最大的值为X12，则表示第一游戏对象和第二游戏对象匹配成功。更为优选的，如果在匹配值序列中，有两个游戏对象的匹配值大于等于0.9999(精确到小数点后4位)，则这两个游戏对象直接配对成功；如果在匹配值序列中，所有匹配值均小于0.7000(精确到小数点后4位)，则默认没有找到匹配的游戏对象，此时，每隔10秒重新计算，直至找到合适的匹配对象。
步骤5，记录并移除已匹配成功的两个游戏对象，并将匹配值序列中与这两个游戏对象有关的匹配值均移除，对未匹配成功的剩余游戏对象在剩余的匹配值序列中继续寻找匹配值最大的值，直至所有游戏对象都匹配成功。
例如，还是以上述六个游戏对象为例说明，当第一游戏对象和第二游戏对象匹配成功后，剔除跟第一游戏对象和第二游戏对象相关的所有匹配值，此时，匹配值序列变为[X34、X35、X36、X45、X46、X56]。再在这个匹配值序列中找到最大的匹配值，假如最大的匹配值为X34，则表示第三游戏对象和第四游戏对象匹配成功。此时，最后剩余的第五游戏对象和第六游戏对象自动匹配成功。当然，具体应用时并不仅限于六个游戏对象的同时匹配，只要是多对象匹配多对象时，均采用步骤4-5完成所有游戏对象都匹配成功即可。
步骤6，将匹配成功的配对信息返回给对应的游戏对象。此时，匹配成功的两个游戏对象可以在对方的客户端上显示，此时如果双方均愿意继续进行游戏，则分别选择开始游戏即可。
本发明的匹配方法可以实现三个目标：第一是，同水平的游戏对象尽量配对在一起进行竞技；第二是，有对胜方的干涉机制以及对负方的保护措施，不会导致胜方连胜或多次连胜、负方连败或多次连败，每个游戏对象的胜率都接近50％；第三是，加入了多个判定条件，例如网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分，使得判定条件更为严谨与准确，避免仅靠积分来评判缺乏实时性以及精确性，同时，网络延迟和帧数的加入考虑了设备和环境的综合因素，进一步提高了匹配的准确性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种游戏对象匹配方法，其特征在于，包括：
步骤1，接收若干个游戏对象的匹配请求指令；
步骤2，根据每个游戏对象的当前游戏数据及预先保存的历史游戏数据，分别计算每个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值；
步骤3，根据公式(1)计算所有游戏对象中任意两个游戏对象之间的匹配值Xij，得到全部游戏对象之间的匹配值组成匹配值序列，其中i、j均为自然数，分别表示两个游戏对象的序号；
<mrow> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>A</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>A</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <mo>(</mo> <msub> <mi>B</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>B</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <mo>(</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <mo>(</mo> <msub> <mi>D</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>D</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <msqrt> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>B</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>C</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </msqrt> <mo>&amp;times;</mo> <msqrt> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>j</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>B</mi> <mi>j</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>C</mi> <mi>j</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>D</mi> <mi>j</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </msqrt> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，Ai、Bi、Ci、Di分别为一个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值，Aj、Bj、Cj、Dj分别为另一个游戏对象的网络延迟、帧数、综合比赛评分、总积分的值；
步骤4，在匹配值序列中找到匹配值最大的两个游戏对象，这两个游戏对象为最佳配对，即这两个游戏对象匹配成功，两个游戏对象进入匹配队列；
步骤5，记录并移除已匹配成功的两个游戏对象，并将匹配值序列中与这两个游戏对象有关的匹配值均移除，对未匹配成功的剩余游戏对象在剩余的匹配值序列中继续寻找匹配值最大的值，直至所有游戏对象都匹配成功；
步骤6，将匹配成功的配对信息返回给对应的游戏对象。
2.根据权利要求1所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，在计算每个游戏对象的网络延迟A的值时，将网络延迟A的值分为三个区间：1毫秒-100毫秒、100毫秒–300毫秒、300毫秒以上，判断游戏对象的网络延迟所在的区间，当游戏对象的网络延迟位于1毫秒-100毫秒区间时，A的值为3；当游戏对象的网络延迟位于100毫秒-300毫秒区间时，A的值为2；当游戏对象的网络延迟位于300毫秒以上时，A的值为1。
3.根据权利要求1所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，在计算每个游戏对象的帧数B的值时，将帧数B的值分为三个区间：低于30帧、30帧-60帧、60帧及以上，当游戏对象的帧数低于30帧时，B的值为3；当游戏对象的帧数为30帧-60帧时，B的值为2；当游戏对象的帧数为60帧及以上时，B的值为1。
4.根据权利要求1所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，在计算每个游戏对象的综合比赛评分C的值时，首先根据游戏对象的初始评分并按照预设的评分规则计算游戏对象的当场比赛评分，再根据游戏对象最近10场比赛的评分及每场比赛评分的加权系数计算该游戏对象的综合比赛评分C。
5.根据权利要求4所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，在计算游戏对象最近10场比赛的评分时，根据公式(2)计算：
<mrow> <mi>C</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>R</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>R</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mn>10</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>10</mn> <mi>R</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mn>10</mn> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，C1、C2、…、C10分别为第一场比赛评分、第二场比赛评分、…、第十场比赛评分，C1R、C2R、…、C10R分别为第一场比赛评分加权系数、第二场比赛评分加权系数、…、第十场比赛评分加权系数。
6.根据权利要求4所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，C1R、C2R、C3R、C4R、C5R、C6R、C7R、C8R、C9R、C10R分别为5％、5％、5％、5％、10％、10％、10％、15％、15％、20％。
7.根据权利要求4所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，当游戏对象的比赛场数不足10场时，则缺少的比赛场数每场比赛评分均使用5分进行计算。
8.根据权利要求1所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，在计算每个游戏对象的总积分D的值时，根据游戏对象的初始积分及预设的积分规则，计算该游戏对象最近10场比赛的总积分D。
9.根据权利要求8所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，在计算最近10场比赛总积分D时，在游戏对象的初始积分的基础上，赢一场时增加3积分，输一场时减少3积分，平一场时积分不变，且总积分D的下限值为0。
10.根据权利要求1所述的游戏对象匹配方法，其特征在于，历史游戏数据包括所有游戏对象的初始评分及所有游戏场次的评分、初始积分及所有游戏场次的积分。
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