Cinder：快速且公平的匹配系统

公平且快速的匹配系统是现代多人在线游戏的重要组成部分，直接影响玩家的留存率与满意度。然而，在技能水平异构的大厅（预组队队伍）之间建立公平匹配 presents a significant challenge。仅基于平均队伍技能指标（如均值或中位数评级或排名）进行匹配，往往导致不平衡且单向的比赛，尤其当技能分布宽松或偏斜时。本文介绍 Cinder，一个两阶段匹配系统，旨在提供快速且公平的匹配。Cinder 首先采用快速的初步筛选，通过比较大厅的“非异常值”技能范围使用 Ruzicka 相似度指数。经过初始筛选的大厅随后采用更精确的公平性度量。第二阶段涉及将玩家排名映射到非线性技能桶集合，这些技能桶由反向正态分布生成，提供平均技能水平处的更高细节。通过在大厅排序后桶索引上使用 Kantorovich 距离量化潜在匹配的公平性，产生“制裁得分”。我们通过分析 1400 万模拟大厅配对的制裁得分分布，展示了该系统的可行性，为公平匹配阈值提供了稳健的基础。