在測試階段期間，我們發現社群對《飛輪冠軍》的配對與配對積分系統尚有疑問。為了讓各位玩家更了解這個系統的運作方式，我們在本篇開發者網誌中整理了一份問與答，希望能藉此滿足各位的好奇心！
《飛輪冠軍》的配對積分是什麼？
配對積分代表了該名玩家的技術程度。在《飛輪冠軍》中，我們會給予每個玩家配對積分，而此積分會反映在排行榜系統上。
比較兩名玩家的配對積分，就能大致看出其中一名玩家勝過另一名的機率，積分差距愈大，擁有較高積分的玩家就更有利。反之，如果差距較小，理論上對戰就會愈勢均力敵。
配對積分是怎麼計算出來的？
配對積分結合了技術值（μ）與不確定因素（σ），由此產生一個 4 位數的數字。玩家的配對積分會與自身的技術值 100μ 成正比。
技術值是什麼？
技術值代表贏得比賽的能力。技術值範圍為 0 到 50，而新進玩家的起始技術值為 25。
「不確定因素」是什麼？
不確定因素是對戰後更新資訊所用的數值。技術值是源於一種概率估計，代表玩家玩得愈多，系統能獲得的資訊就愈多；系統握有的資訊愈多，就愈能確定你的技術。*
配對積分在對戰後是怎麼更新的？
對戰結果是用來更新配對積分的唯一資訊。如果對戰結果不在預期的範圍內，比如技術值較高的玩家輸給了技術值較低的隊伍，則技術值的更動幅度會更大，反之亦然。這也是不確定因素派上用場的時機——系統對於所蒐集來的資訊愈有把握，配對積分的更動幅度就會愈小。
我們來看看玩家 1 和玩家 2 的例子。注意，本範例中的數值不會反映實際的更新狀況，只是為了讓各位更加了解系統的運作方式。
我們先假設玩家 1 是中上等級的玩家（μ ≈ 30），且已經維持在此技術程度好一陣子，代表他的不確定因素很低（σ ≈ 2）。另一方面，玩家 2 是較新的玩家，曾遇過一點挫折，但仍在堅持。
玩家 1 與玩家 2 對上了，最後玩家 1 落敗。玩家 1 的技術值會下降，變成類似 μ ≈ 28 的結果。如果玩家 1 輸的對象是技術值和自己相差更小的人，這個結果會更接近 μ ≈ 29.8，而配對積分會從 ≈ 3000 變成 ≈ 2800。
至於玩家 2，因為他是個紀錄中有著幾場落敗的新玩家，所以他的技術值比較低，但他的不確定因素會比玩家 1 的高很多（μ ≈ 20、σ ≈ 6）。玩家 1 當天可能手感不好，才讓玩家 2 有機可乘，在最後關頭絕殺得勝。他的更新數值會提升，也因為不確定因素更高，所以提升的數值也會更高。玩家 2 的數值會上升至 μ ≈ 24，而不確定因素會下降到 σ ≈ 5.5，而配對積分則會從 ≈ 2000 變成 ≈ 2400。
如你所見，兩者在技術值與不確定因素上的差異都會影響配對積分的變化以及更新方式。
我的粉絲數量會影響配對嗎？
不會，配對時不會考慮粉絲數。
《飛輪冠軍》中的配對運作方式為何？
首先，配對系統會採用兩項重要資訊：玩家的所在地與配對積分。
配對系統會按地區將玩家分類，再運用玩家的配對積分，尋找其他配對積分接近或相等的玩家組成隊伍。
當然，時間過得愈久，玩家之間的配對積分差距也會愈大。在結成一支隊伍後，系統就會平均隊伍的配對積分，並試圖找到另一支配對積分相同或接近的隊伍。因為玩家之間的配對積分有差距存在，所以不同隊伍之間的配對積分差距也會更大。
影響配對系統根據玩家技術適當配對與否的最大因素為人數——也就是可配對玩家的數量。配對中的人愈多，系統就能握有更多資訊來安排合適且平衡的對戰。
封閉 Alpha 測試的經驗
封閉 Alpha 測試期間的配對品質並不算好。因為封閉 Alpha 測試只開放給數量有限的玩家，而配對品質會受到玩家縮減的數量所影響，導致配對理所當然地必須在不理想的條件下進行。
我們之後會往哪發展？
配對系統本身會進行修改，初始的演算法目前正在更新，我們也在研究新玩家的起始位置。新玩家連續在好幾場對戰對上前 100 名的玩家可不是件有趣的事，所以我們正在研究減少這種現象的方法。
最後，我們也會將玩家們的回饋，以及在封閉 Beta 測試期間蒐集到的資訊列入考慮。
排名系統長什麼樣子？
排名系統會類似《虹彩六號：圍攻行動》的排名系統，以階級為基礎。階級包含「車庫」到「冠軍」等等，某些階級會再細分，分成 1 到 5 個子階級。
在階級的設計上，遊戲設計師 Phillip Conte 有話要說：「在名稱上，我們想要保留《飛輪冠軍》的世界觀，也希望名稱聽起來不像奧運的階級，同時更像是專業運動。排名就代表著不同的聯盟等級。」
玩家必須完成 10 場排位賽才能取得第一個排名，這些排位賽會開放給忠實粉絲總數為 2000 名以上的玩家。在排位賽期間，配對系統也會稍微變化。玩家並不會用技術積分來配對，而是會配對到排位賽剩餘場數相同或接近的玩家。
希望以上這些資訊夠充分，能讓各位更加明白這個系統的運作。我們已經等不及想聽各位對這項新系統的回饋了！
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