ELO：修订间差异
跳到导航
跳到搜索
（创建页面，内容为“ELO适合给多个引擎(棋手)排名，因为ELO使用广泛，所以即使是一对一的引擎测试也会显示ELO和误差范围。 正常ELO和胜率的计算公式是 1/(1+10^(n/400)) ，其中n是双方的ELO差 在多个引擎排名中，其中两个引擎遇上，如果A引擎比B引擎高71ELO，那么可以认为A对B的胜率为1/(1+10^(-71/400)≈0.60，也就是60%胜率(和棋算半胜半负)，然后根据结果看有没有60%胜率，如果…”） |
无编辑摘要 |
||
| （未显示2个用户的5个中间版本） | |||
| 第1行： | 第1行： | ||
<small>[[棋软知识|返回“棋软知识”]]</small> | |||
<br> | |||
<br> | |||
ELO评分系统是一个广泛应用于多个竞技领域（如棋类游戏）的排名方法，它可以用来为多个参赛者（例如棋手或引擎）进行排名并量化它们之间的实力差异。ELO系统根据参赛者间的胜率来调整分数，使得分数能够直观地反映出他们的实力差距。ELO评分的核心计算公式是1/(1+10^(n/400))，其中n代表两个参赛者之间的ELO分数差。 | |||
在多个引擎排名中，其中两个引擎遇上，如果引擎A的ELO评分比引擎B高71分，那么根据ELO公式，我们可以计算出A对B的胜率大约为60%（和棋视为半胜半负）。实际比赛结果如果显示A的胜率不足60%，则A的ELO分会下调，B的ELO分相应上升，以更准确地反映两者的实力差异。多个引擎的Elo通常使用Bayeselo、Ordo等工具计算。 | |||
而在一对一的引擎测试中，ELO就完全可由胜率计算。 | |||
非一对一的情况下，不同的ELO系统可能因为计算方式不同，系统内的引擎(棋手)不同，比赛方法不同等等因素，导致不同ELO系统间的ELO分数不能互相比较，可以参考强弱关系，但不能直接比较分数。 | |||
不同引擎的Elo数据以及排名，可以参考皮卡鱼论坛发布的天梯图。 | |||
2024年8月24日 (六) 01:19的最新版本
返回“棋软知识”
ELO评分系统是一个广泛应用于多个竞技领域（如棋类游戏）的排名方法，它可以用来为多个参赛者（例如棋手或引擎）进行排名并量化它们之间的实力差异。ELO系统根据参赛者间的胜率来调整分数，使得分数能够直观地反映出他们的实力差距。ELO评分的核心计算公式是1/(1+10^(n/400))，其中n代表两个参赛者之间的ELO分数差。
在多个引擎排名中，其中两个引擎遇上，如果引擎A的ELO评分比引擎B高71分，那么根据ELO公式，我们可以计算出A对B的胜率大约为60%（和棋视为半胜半负）。实际比赛结果如果显示A的胜率不足60%，则A的ELO分会下调，B的ELO分相应上升，以更准确地反映两者的实力差异。多个引擎的Elo通常使用Bayeselo、Ordo等工具计算。
而在一对一的引擎测试中，ELO就完全可由胜率计算。
非一对一的情况下，不同的ELO系统可能因为计算方式不同，系统内的引擎(棋手)不同，比赛方法不同等等因素，导致不同ELO系统间的ELO分数不能互相比较，可以参考强弱关系，但不能直接比较分数。
不同引擎的Elo数据以及排名，可以参考皮卡鱼论坛发布的天梯图。