2012年03月01日

雀荘β改良案18

- 過去記事 雀荘β改良案
http://blog.tenhou.net/pages/user/search/?keyword=%90%9D%91%91%83%C0
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Rと互換性のある段位表の、卓分けに関する部分のまとめです。

var g_taku=[
{B: 0, A:1500*250, k:0.0050},
{B:1600*250, A:1700*250, k:0.0050},
{B:1800*250, A:1900*250, k:0.0050},
{B:2000*250, A:2100*250, k:0.0050}
];
g_taku[0=若葉, 1=銀, 2=琥珀, 3=孔雀]
B:入場に必要なG
A:卓の仮想平均G
ΔG=収支 x 50 + (g_taku[n].A - G) x g_taku[n].k

対応例)R2000 = 2000x250G = 500,000G
※若葉で対戦数が少ない場合には対応しない

開始はR=1500, G=0ですが、仮想平均Gが固定なので対戦数が大きくなればG=250xRになります。
posted by つの at 15:52| 日記

雀荘β改良案17

- 過去記事 雀荘β改良案
http://blog.tenhou.net/pages/user/search/?keyword=%90%9D%91%91%83%C0
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雀荘β改良案16
http://blog.tenhou.net/article/54204583.html

で麻雀らしい評価方法が欲しい、という話をしていましたが、やはり素直に収支に対する負荷で実装する方がいいですね。麻雀らしいというのは、「連続浮きゲーム数」「連続場代浮きゲーム数」「短期達成Gの繰り返し」などの方法で実装する方法を想像していました。

以下段位表についてです。
http://blog.tenhou.net/article/49574773.html

段位表ですが、全体的にもしかしたらGの獲得数量を大きく見積もりすぎているかもしれません。

例えば最強クラスのプレーヤで平均得点+10の人は、テンゴの平均G=+10x50=+500Gとなるわけですが、これに場代350Gがあった場合は、1ゲームで獲得できる平均は150Gになります。

4000戦で獲得できるトータルは、150Gx4000=60万Gですので、1オーダー下げた段位表のほうがいいのかもしれません。

その際に、
- 昇段G ⇒ 必要実時間、対戦数
- (A-G)xkのA ⇒ 卓間の難易度差
- (A-G)xkのk ⇒ 段位間の難易度差
としているkの部分の決定が肝になりそうです。

Ratingだとk=0.2/40=0.005になっています。

これが大きいと、フィードバックが大きくなり、仮想卓平均G(下の800,000)に対する向心力が大きくなって、小さいと分散が大きくなるんでしょうか。

※補正/銀  ( 800,000 - G)x0.00050

段位表を10万オーダーで作って、k=0.005にするのがいいのかもしれません。

そうすると、Rの250倍がGということになってしまうのですが…。R2000=2000x250=500,000Gとなって10万オーダーでしっくり来ます。(1500のオフセットは仮想平均Gが固定なので無視してあります。)

Rと併用することを考えると、Rのk=0.005, Gのk=0.001とか異なるものにしたほうが、保険になるので後々の運用には好ましいかもしれません。

Rは400戦くらいの指標、Gは4000戦くらいの指標、というところを目指すという感じ進めてみます。
posted by つの at 00:07| 日記
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