매치 메이킹 (Matching Algorithms)
매치 메이킹이라는건 경쟁 게임에서 대결 상대를 선택하는 알고리즘으로
매치 메이킹으로 많은 알고리즘이 존재한다.
상황에 맞게 적절한 알고리즘을 선택해서 개발 하는것을 추천한다.
<Elo Rating System(Elo 등급 시스템>
원래 체스용으로 개발된 이 시스템은 다른 플레이어와의 상대적인 성과를 기준으로 플레이어에게 숫자 점수를 할당해서 점수를 기반으로 매칭하는 알고리즘으로 . 두 플레이어의 점수 차이를 기반으로 경기 결과를 예측합니다.
<Gale-Shapley Algorithm(게일-셰플러 알고리즘)>
모든 유저그룹에 대한 매칭을 진행하는 안정적인 매칭 알고리즘으로 많이 사용한다.
<Blossom Algorithm (블라섬 알고리즘)>
홀수 길이 주기가 포함된 그래프에 특히 유용하다고 한다. 블라섬 알고리즘은 1965년 Jack Edmonds에 의해 발명되었으며 특히 네트워크 설계, 노동 시장 매칭, 컴퓨터 비전 등에 적용된다고 한다.
<Hopcroft–Karp Algorithm (홈 크로프트-카프 알고리즘)>
특정 종류의 문제에 대해 단순한 탐욕 또는 경로 증대 알고리즘보다 더 효율적인 알고리즘으로 특수한 시나리오에서 자주 사용된다고 한다. 네트워크 흐름, 조합 최적화 및 유사한 문제를 다루는 컴퓨터 과학 및 운영 연구 분야의 필수 도구라고 한다.
<K-Means Clustering(K 평균 클러스터링 알고리즘)>
플레이어 또는 사용자가 속성에 따라 'k'개의 그룹으로 클러스터링되고 다음 알고리즘은 해당 그룹 내에서 일치 항목을 만들어서 매칭하는 알고리즘이다.
<Hybrid Systems(신경망)>
고급 매칭 시스템은 딥 러닝 모델을 사용하여 복잡한 패턴을 이해하고 더 나은 매칭 예측이 가능하다.
<Role-based Matchmaking(역할 기반 매치메이킹)>
이는 완전하고 균형 잡힌 팀을 만들기 위해 다양한 역할이나 직책을 채워야 하는 팀 기반 게임이나 직무 지원에서 자주 사용된다고 한다.
세상에는 더욱더 많은 매칭 알고리즘이 있다. 매칭을 해야하기 때문에 대체적으로 모두 특정 조건에 대한 값을 수치화 시키고 난 이후에 매칭그룹에 대해서 정렬후 매칭을 진행한다. 너무 조건의 차이가 많이 나는 경우도 종종 사용하지만 경쟁 게임이라는게 적당히 비슷한 플레이어와 경쟁이 되는 경우를 많이 선호한다.
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