最近几天看到大家都在讨论服务器控制胜率，就用matlab建立了一个非常简单的模型来模拟了一下。模型的参数如下：模拟场数为5000场(本人 2014年统计中打了5000多场)，模拟参与统计的玩家人数为500人，利用matlab自带的函数生成期望为0，方差为1，服从正态分布的随机数，取 随机数中大于0的作为胜利，小于等于0的作为失败(与wot的分房规则相比模型非常简单)。试验设定连胜或连败7场记为1次连胜或连败。采用控制胜率的算 法为：计算某一玩家5000场中最近30场胜率，设定胜率最低值30%和胜率最高值%80，如果超出胜率最低值，则使该次生成的随机数自加4(相当于这场 必胜)，反之亦然。下图中
图1不加控制时生成的500名模拟玩家胜率的概率分布直方图
图2加控制(0.3-0.8)时生成的500名模拟玩家胜率的概率分布直方图
图3加控制(0.4-0.6)时生成的500名模拟玩家胜率的概率分布直方图
图4xvm战力系统第三次统计图
不加服务器控制算法，500名模拟玩家在5000场中平均连败与连胜次数非别为9.7次和9.6次，最多连败连胜次数分别为21次和20次，最多连败连胜场数分别为19场和20场，最多连败与连胜场数平均值为10.7场和10.6场。
加入服务器控制算法后，500名模拟玩家在5000场中平均连败与连胜次数非别为8.6次和9.8次，最多连败连胜次数分别为20次和20次，最多连败连胜场数分别为15场和18场，最多连败与连胜场数平均值为9.9场和10.6场。
通过这个试验，可以看到对于这个简单的胜负模型，进行简单的服务器控制不会导致玩家胜率的统计规律发生根本的变化，还是服从正态分布；而且在加控制与不加控制的两种情况下都会出现连胜和连败，加入简单的控制算法后也没有对连胜和连败产生太大影响。
通过比较图1和图3，可以看出加入胜率区间在0.4-0.6的控制(其他参数与图2中相同)后，模拟玩家胜率在0.495到0.505之间的人 数为475人，远大于不加控制时在该胜率范围内人数286人。可见进行一定的胜率控制可以在一定程度上调节大部分玩家的平均胜率。
由于建立的数学模型十分简陋，实验中样本容量也比较小(500人各5000场相对于全服这么多玩家和2万场高玩来说还是小)，结果会有一定的误差，还请各位大大指正！
作者：爱Atototl
