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League of Legends terá novo sistema de MMR baseado em desempenho individual

A temporada 2024 de League of Legends vem com mudanças na jogabilidade principal, junto com algumas reformulações fundamentais no sistema de MMR

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O ano de 2024 promete ser cheio de mudanças no League of Legends e uma delas é seu sistema de MMR. O objetivo da mudança é melhorar a “classificação real” dos jogadores e até mesmo lutar contra a criação de contas smurfs.

De acordo com informações do rioter Iksar, a Riot mudará para um sistema próprio, mas até o fim do ano deseja migrar para o sistema Trueskill 2.

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“Estamos mudando para um sistema proprietário diferente (criado por tumultos) no início do novo ano (ish) e, em seguida, planejando mudar para um novo sistema no final do ano chamado trueskill 2”.

“Compartilharemos mais informações quando as tivermos. Já existem algumas mudanças em vigor para o início da nova divisão que devem ajudar a colocar as novas contas em uma posição de classificação apropriada – e também algumas outras mudanças que devem facilitar a entrada em um estado LP negativo é muito mais difícil (pense em -30, +20)”.

“Teremos que ver o que realmente acontece na prática suspeito que haverá muitos ajustes/correções/correções de bugs ao longo do ano. Estou confiante de que estaremos em uma posição melhor de qualquer maneira”.

Sistema Trueskill 2

O novo sistema para calcular o MMR se baseia em estatísticas individuais para classificar os jogadores, que podem ser contagem de abates, mortes, vitórias, derrotas, ouro acumulado, visão e outros dados.

Este é um sistema que foi introduzido em 2018 com o objetivo de fornecer um sistema de classificação de habilidades ainda mais preciso para videogames.

  • O sistema leva em consideração a ausência do jogo. Os jogadores AFK provavelmente enfrentarão ainda mais penalidades por arruinarem os jogos propositalmente.
  • O sistema leva em consideração elencos ou jogadores, ou seja, grupos pré-fabricados. Isso poderia impedir os jogadores de abusar dos serviços de reforço. 
  • O sistema usa inferência em lote para melhorar a precisão da classificação.
  • O sistema leva em consideração as estatísticas do jogador ao longo do tempo, possivelmente K/D/A, ouro por minuto, CS, etc.
  • O sistema leva em consideração a experiência do jogador (tempo jogado) para sua avaliação. 
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