ה אלגוריתם דירוג Elo הוא אלגוריתם דירוג בשימוש נרחב המשמש לדירוג שחקנים במשחקים תחרותיים רבים.
- לשחקנים עם דירוג ELO גבוה יותר יש סבירות גבוהה יותר לנצח במשחק מאשר לשחקנים עם דירוג ELO נמוך יותר.
- לאחר כל משחק מתעדכן דירוג ה-ELO של השחקנים.
- אם שחקן עם דירוג ELO גבוה יותר זוכה רק כמה נקודות מועברות מהשחקן בעל הדירוג הנמוך יותר.
- עם זאת, אם השחקן בעל הדירוג הנמוך מנצח, הנקודות המועברות משחקן בעל דירוג גבוה יותר גדולות בהרבה.
גִישָׁה: כדי לפתור את הבעיה בצע את הרעיון הבא:
P1: הסתברות לזכייה של השחקן עם הדירוג2 P2: הסתברות לזכייה של השחקן עם הדירוג1.
P1 = (1.0 / (1.0 + pow(10 ((rating1 - rating2) / 400))));
P2 = (1.0 / (1.0 + pow(10 ((rating2 - rating1) / 400))));ברור P1 + P2 = 1. הדירוג של השחקן מתעדכן באמצעות הנוסחה המופיעה להלן:-
rating1 = rating1 + K*(ציון בפועל - ציון צפוי);ברוב המשחקים 'ציון בפועל' הוא 0 או 1 פירושו שהשחקן מנצח או מפסיד. K הוא קבוע. אם K הוא בעל ערך נמוך יותר אז הדירוג משתנה בשבריר קטן אך אם K הוא בעל ערך גבוה יותר אז השינויים בדירוג משמעותיים. ארגונים שונים קובעים ערך שונה של K.
דוּגמָה:
נניח שיש משחק חי ב-chess.com בין שני שחקנים
דירוג1 = 1200 דירוג2 = 1000;P1 = (1.0 / (1.0 + pow(10 ((1000-1200) / 400)))) = 0.76
P2 = (1.0 / (1.0 + pow(10 ((1200-1000) / 400)))) = 0.24
והנח קבוע K=30;מקרה-1:
נניח ששחקן 1 מנצח: דירוג1 = דירוג1 + k*(בפועל - צפוי) = 1200+30(1 - 0.76) = 1207.2;
דירוג2 = דירוג2 + k*(בפועל - צפוי) = 1000+30(0 - 0.24) = 992.8;מקרה-2:
נניח ששחקן 2 מנצח: דירוג1 = דירוג1 + k*(בפועל - צפוי) = 1200+30(0 - 0.76) = 1177.2;
דירוג2 = דירוג2 + k*(בפועל - צפוי) = 1000+30(1 - 0.24) = 1022.8;
בצע את השלבים הבאים כדי לפתור את הבעיה:
- חשב את ההסתברות לזכייה של שחקנים A ו-B באמצעות הנוסחה המפורטת לעיל
- אם שחקן א' מנצח או שחקן ב' מנצח, הדירוגים מתעדכנים בהתאם באמצעות הנוסחאות:
- דירוג1 = דירוג1 + K*(ציון בפועל - ציון צפוי)
- דירוג2 = דירוג2 + K*(ציון בפועל - ציון צפוי)
- כאשר הציון בפועל הוא 0 או 1
- הדפס את הדירוגים המעודכנים
להלן יישום הגישה לעיל:
CPP#include using namespace std; // Function to calculate the Probability float Probability(int rating1 int rating2) { // Calculate and return the expected score return 1.0 / (1 + pow(10 (rating1 - rating2) / 400.0)); } // Function to calculate Elo rating // K is a constant. // outcome determines the outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw. void EloRating(float Ra float Rb int K float outcome) { // Calculate the Winning Probability of Player B float Pb = Probability(Ra Rb); // Calculate the Winning Probability of Player A float Pa = Probability(Rb Ra); // Update the Elo Ratings Ra = Ra + K * (outcome - Pa); Rb = Rb + K * ((1 - outcome) - Pb); // Print updated ratings cout << 'Updated Ratings:-n'; cout << 'Ra = ' << Ra << ' Rb = ' << Rb << endl; } // Driver code int main() { // Current ELO ratings float Ra = 1200 Rb = 1000; // K is a constant int K = 30; // Outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw float outcome = 1; // Function call EloRating(Ra Rb K outcome); return 0; }
Java import java.lang.Math; public class EloRating { // Function to calculate the Probability public static double Probability(int rating1 int rating2) { // Calculate and return the expected score return 1.0 / (1 + Math.pow(10 (rating1 - rating2) / 400.0)); } // Function to calculate Elo rating // K is a constant. // outcome determines the outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw. public static void EloRating(double Ra double Rb int K double outcome) { // Calculate the Winning Probability of Player B double Pb = Probability(Ra Rb); // Calculate the Winning Probability of Player A double Pa = Probability(Rb Ra); // Update the Elo Ratings Ra = Ra + K * (outcome - Pa); Rb = Rb + K * ((1 - outcome) - Pb); // Print updated ratings System.out.println('Updated Ratings:-'); System.out.println('Ra = ' + Ra + ' Rb = ' + Rb); } public static void main(String[] args) { // Current ELO ratings double Ra = 1200 Rb = 1000; // K is a constant int K = 30; // Outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw double outcome = 1; // Function call EloRating(Ra Rb K outcome); } }
Python import math # Function to calculate the Probability def probability(rating1 rating2): # Calculate and return the expected score return 1.0 / (1 + math.pow(10 (rating1 - rating2) / 400.0)) # Function to calculate Elo rating # K is a constant. # outcome determines the outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw. def elo_rating(Ra Rb K outcome): # Calculate the Winning Probability of Player B Pb = probability(Ra Rb) # Calculate the Winning Probability of Player A Pa = probability(Rb Ra) # Update the Elo Ratings Ra = Ra + K * (outcome - Pa) Rb = Rb + K * ((1 - outcome) - Pb) # Print updated ratings print('Updated Ratings:-') print(f'Ra = {Ra} Rb = {Rb}') # Current ELO ratings Ra = 1200 Rb = 1000 # K is a constant K = 30 # Outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw outcome = 1 # Function call elo_rating(Ra Rb K outcome)
C# using System; class EloRating { // Function to calculate the Probability public static double Probability(int rating1 int rating2) { // Calculate and return the expected score return 1.0 / (1 + Math.Pow(10 (rating1 - rating2) / 400.0)); } // Function to calculate Elo rating // K is a constant. // outcome determines the outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw. public static void CalculateEloRating(ref double Ra ref double Rb int K double outcome) { // Calculate the Winning Probability of Player B double Pb = Probability((int)Ra (int)Rb); // Calculate the Winning Probability of Player A double Pa = Probability((int)Rb (int)Ra); // Update the Elo Ratings Ra = Ra + K * (outcome - Pa); Rb = Rb + K * ((1 - outcome) - Pb); } static void Main() { // Current ELO ratings double Ra = 1200 Rb = 1000; // K is a constant int K = 30; // Outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw double outcome = 1; // Function call CalculateEloRating(ref Ra ref Rb K outcome); // Print updated ratings Console.WriteLine('Updated Ratings:-'); Console.WriteLine($'Ra = {Ra} Rb = {Rb}'); } }
JavaScript // Function to calculate the Probability function probability(rating1 rating2) { // Calculate and return the expected score return 1 / (1 + Math.pow(10 (rating1 - rating2) / 400)); } // Function to calculate Elo rating // K is a constant. // outcome determines the outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw. function eloRating(Ra Rb K outcome) { // Calculate the Winning Probability of Player B let Pb = probability(Ra Rb); // Calculate the Winning Probability of Player A let Pa = probability(Rb Ra); // Update the Elo Ratings Ra = Ra + K * (outcome - Pa); Rb = Rb + K * ((1 - outcome) - Pb); // Print updated ratings console.log('Updated Ratings:-'); console.log(`Ra = ${Ra} Rb = ${Rb}`); } // Current ELO ratings let Ra = 1200 Rb = 1000; // K is a constant let K = 30; // Outcome: 1 for Player A win 0 for Player B win 0.5 for draw let outcome = 1; // Function call eloRating(Ra Rb K outcome);
תְפוּקָה
Updated Ratings:- Ra = 1207.21 Rb = 992.792
מורכבות זמן: מורכבות הזמן של האלגוריתם תלויה בעיקר במורכבות פונקציית ה-pow שמורכבותה תלויה בארכיטקטורת המחשב. ב-x86 זוהי פעולת זמן קבועה:-O(1)
מרחב עזר: O(1)