Các thuộc tính và tín hiệu

Các thuộc tính hiện có

Cấu hình ghép nối mặc định của Roblox sử dụng các tín hiệu dựa trên các thuộc tính hiện có như vị trí người chơi, nhóm tuổi và độ trễ.

Để sử dụng dữ liệu cho việc ghép nối mà Roblox không tự động bao gồm trong cấu hình mặc định của nó, bạn cần tạo các thuộc tính tùy chỉnh và các tín hiệu tùy chỉnh.

Các tín hiệu hiện có

Dưới đây là các tín hiệu được định nghĩa bởi Roblox dựa trên các thuộc tính của Roblox:

Tuổi

Một tín hiệu số so sánh độ tuổi trung bình của người chơi trên một máy chủ với tuổi của người chơi tham gia. Tín hiệu này có sự khác biệt tối đa là 25. Điểm tín hiệu có mối quan hệ nghịch đảo với sự khác biệt về tuổi, có nghĩa là sự khác biệt tuổi thấp hơn có điểm cao hơn.

$\text{ageDifferenceSignalScore} = 1 - \min(25, \text{ageDifference}) / 25$

nơi

$\text{ageDifference} = |\text{avgServerAge} - \text{joiningPlayerAge}|$

Loại thiết bị

Một tín hiệu phân loại đo tỷ lệ người chơi trên máy chủ có cùng loại thiết bị với người chơi tham gia. Các loại thiết bị bao gồm: Máy tính, thiết bị di động, máy tính bảng, bảng điều khiển và thiết bị VR.

$\text{deviceTypeSignalScore} = \text{\# players with same device as joining player} / \text{\# players on the server}$

Bạn bè

Một người chơi ưa thích là một người chơi είτε là bạn bè với người chơi tham gia hoặc chia sẻ cùng địa chỉ IP với người chơi tham gia. Tín hiệu Bạn bè là một tín hiệu phân loại có điểm 1 khi có một người chơi ưa thích trong máy chủ và điểm 0 khi không có người chơi ưa thích nào trong máy chủ.

$\text{friendsSignalScore} = \text{hasFriends} \ {?} \ 1 : 0$

Tín hiệu Bạn bè cũng có thể được coi là một tín hiệu số với giá trị tối đa là 1.

$\text{friendsSignalScore} = \min(\text{\# preferred players in server}, 1) / 1$

Ngôn ngữ

Một tín hiệu phân loại đo tỷ lệ người chơi trong máy chủ có cùng ngôn ngữ với người chơi tham gia.

$\text{languageSignalScore} = \text{\# players with same language setting as joining player} / \text{\# players on the server}$

Độ trễ

Một tín hiệu số đo thời gian ping ước lượng trong mili giây của người chơi tham gia nếu họ chơi trên một máy chủ. Tín hiệu này có giá trị tối đa là 250 mili giây. Điểm tín hiệu có mối quan hệ nghịch đảo với thời gian ping, có nghĩa là các giá trị ping thấp hơn có điểm cao hơn.

$\text{latencySignalScore} = 1 - \min(250, \text{estimatedPingMs}) / 250$

Sự lấp đầy

Một tín hiệu số đo tỷ lệ người chơi trên máy chủ so với công suất của máy chủ.

$\text{occupancySignalScore} = \text{\# players in server} / \text{serverCapacity}$

Lịch sử chơi

Giá trị thuộc tính Lịch sử chơi là số phút log-10 mà một người chơi đã chơi trong một vũ trụ trong 28 ngày qua. Tín hiệu số này so sánh giá trị Lịch sử chơi log-10 trung bình của người chơi trong máy chủ với giá trị Lịch sử chơi của người chơi tham gia. Tín hiệu này có sự khác biệt tối đa là 4.6. Điểm tín hiệu có mối quan hệ nghịch đảo với sự khác biệt về lịch sử chơi, có nghĩa là các sự khác biệt về lịch sử chơi thấp hơn có điểm cao hơn.

$\text{playHistorySignalScore} = 1 - \min(4.6, \text{playHistoryDifference} / 4.6)$, nơi

$\text{playHistoryDifference} = |\text{avgServerPlayHistory} - \text{joiningPlayerPlayHistory}|$

Trò chuyện bằng giọng nói

Một người chơi có thể kích hoạt hoặc vô hiệu hóa trò chuyện bằng giọng nói. Tín hiệu Trò chuyện bằng giọng nói là một tín hiệu phân loại đo tỷ lệ người chơi có cùng cài đặt trò chuyện bằng giọng nói với người chơi tham gia so với số người chơi trong máy chủ.

Nếu một nơi có trò chuyện bằng giọng nói bị vô hiệu hóa, trọng số của tín hiệu Trò chuyện bằng giọng nói là 0.

$\text{voiceChatSignalScore} = \text{\# players with same voice chat setting as joining player} / \text{\# players on the server}$

Trò chuyện văn bản

Một tín hiệu phân loại đo tỷ lệ người chơi trong máy chủ có thể trò chuyện văn bản với người chơi tham gia cùng nhau.

$\text{textChatSignalScore} = \text{\# players can text with the joining player in common } / \text{\# players on the server}$

Các thuộc tính tùy chỉnh

Các thuộc tính tùy chỉnh cho phép các tín hiệu tùy chỉnh truy cập dữ liệu người chơi và máy chủ. Để biết thêm thông tin về cách tạo các thuộc tính tùy chỉnh của riêng bạn, hãy xem Tạo một thuộc tính tùy chỉnh. Để biết thêm thông tin về các thuộc tính hiện có của Roblox, hãy xem Các thuộc tính hiện có.

Ví dụ thuộc tính người chơi
local DataStoreService = game:GetService("DataStoreService")

local eloStore = DataStoreService:GetDataStore("PlayerElo")

function onMatchEnded(players: {Player}, winners: {Player}, losers: {Player})
	for _, player in players do
		local updatedElo = CalculateUpdatedElo(player, winners, losers)
		local success, errorMessage = pcall(function()
			eloStore:SetAsync(player.UserId, updatedElo)
		end)
	end
end

Ví dụ thuộc tính máy chủ
local MatchmakingService = game:GetService("MatchmakingService")
local RunService = game:GetService("RunService")

if RunService:IsStudio() then
	-- Thiết lập các thuộc tính ban đầu và sơ đồ để kiểm tra
	MatchmakingService:InitializeServerAttributesForStudio({
		Level = "Nâng cao",
		Elo = 123.456,
		TrainingMode = true
	})
end

-- Nhận thuộc tính Cấp độ
local currentLevel, errorMessage = MatchmakingService:GetServerAttribute("Level")
if errorMessage then
	warn(errorMessage)
else
	print("Cấp độ hiện tại: " .. currentLevel)
end

-- Cập nhật giá trị thuộc tính Cấp độ thành Nâng cao
local success, errorMessage = MatchmakingService:SetServerAttribute("Level", "Nâng cao")
if not success then
	warn("Cập nhật thuộc tính máy chủ [Cấp độ] thành [Nâng cao] không thành công do lỗi: " .. errorMessage)
else
	print("Đã thiết lập thành công [Cấp độ] thành [Nâng cao]")
end

Các tín hiệu tùy chỉnh

Các tín hiệu tùy chỉnh được tạo và định nghĩa bởi bạn và có thể là số hoặc phân loại:

• Các tín hiệu số là các số. Chúng so sánh sự khác biệt giữa thuộc tính của người chơi tham gia và giá trị tổng hợp của máy chủ, với sự khác biệt lớn hơn làm giảm hoặc tăng điểm số. Ví dụ, điều càng gần với trình độ kỹ năng trung bình của máy chủ thì điểm số của tín hiệu số càng cao. Điểm số này sau đó được nhân với trọng số của tín hiệu.
• Các tín hiệu phân loại là chuỗi hoặc boolean. Chúng dựa trên mức độ phổ biến của thuộc tính của người chơi tham gia khi so sánh với các người chơi khác trong máy chủ. Ví dụ, nếu một tỷ lệ cao người chơi trong một máy chủ có cùng ngôn ngữ ưa thích với người chơi tham gia, điểm số sẽ tăng. Điểm số này cũng sẽ được nhân với trọng số của tín hiệu.

Để biết thêm thông tin về cách tạo các tín hiệu tùy chỉnh của riêng bạn, hãy xem Tạo một tín hiệu tùy chỉnh. Để biết thêm thông tin về các tín hiệu hiện có của Roblox, hãy xem Các tín hiệu hiện có.

Người chơi số

Người chơi tham gia

Giảm thiểu sự khác biệt giữa thuộc tính trung bình của người chơi trên máy chủ và thuộc tính của người chơi tham gia. Các sự khác biệt vượt quá 1000 trả về điểm tín hiệu là 0.

Công thức người chơi tham gia cho tín hiệu số người chơi
local diff = math.abs(server_{aggregation_function}_{attribute_name} - joining_player_{attribute_name})
local score = 1 - math.min(diff / max_relevant_difference, 1)
return score

Ví dụ người chơi tham gia cho tín hiệu số người chơi
local server_average_Elo = 2000
local joining_player_Elo = 1000
local max_relevant_difference = 1500

local diff = math.abs(server_average_Elo - joining_player_Elo)
local score = 1 - math.min(diff / max_relevant_difference, 1)
return score

Giá trị hằng số

Giảm thiểu sự khác biệt giữa thuộc tính trung bình của người chơi trên máy chủ và một giá trị hằng số là 500. Các sự khác biệt vượt quá 1000 trả về điểm tín hiệu là 0.

Công thức giá trị hằng số cho tín hiệu số người chơi
local diff = math.abs(server_sum_{attribute_name} + joining_player_{attribute_name} - constant_value)
local score = 1 - math.min(diff / max_relevant_difference, 1)
return score

Ví dụ giá trị hằng số cho tín hiệu số người chơi
local server_sum_PowerLevel = 4500
local joining_player_PowerLevel = 9901
local max_relevant_difference = 1500
local constant_value = 5000

local diff = math.abs(server_sum_PowerLevel + joining_player_PowerLevel - constant_value)
local score = 1 - math.min(diff / max_relevant_difference, 1)

Người chơi phân loại

Tập hợp

Tối đa hóa tỷ lệ người chơi trong máy chủ có cùng thuộc tính với thuộc tính của người chơi tham gia.

Công thức tập hợp cho tín hiệu phân loại người chơi
local score = num_players_same_{attribute_name} / occupancy
return score

Ví dụ tập hợp cho tín hiệu phân loại người chơi
local num_players_same_Guild = 15
local occupancy = 19

local score = num_players_same_Guild / occupancy
return score

Đa dạng hóa

Tối đa hóa tỷ lệ người chơi trong máy chủ có thuộc tính khác với thuộc tính của người chơi tham gia.

Công thức đa dạng hóa cho tín hiệu phân loại người chơi
local score = num_players_same_{attribute_name} / occupancy
return 1 - score

Ví dụ đa dạng hóa cho tín hiệu phân loại người chơi
local num_players_same_RpgClass = 15
local occupancy = 19

local score = num_players_same_RpgClass / occupancy
return score

Máy chủ số

Người chơi tham gia

Giảm thiểu sự khác biệt giữa thuộc tính của máy chủ và thuộc tính của người chơi tham gia. Các sự khác biệt vượt quá 1000 trả về điểm tín hiệu là 0.

Công thức người chơi tham gia cho tín hiệu số máy chủ
local diff = math.abs(server_{attribute_name} - joining_player_{attribute_name})
local score = 1 - math.min(diff / max_relevant_difference, 1)
return score

Ví dụ người chơi tham gia cho tín hiệu số máy chủ
local server_Level = 4500
local joining_player_Level = 9000
local max_relevant_difference = 1500

local diff = math.abs(server_Level - joining_player_Level)
local score = 1 - math.min(diff / max_relevant_difference, 1)

Giá trị hằng số

Giảm thiểu sự khác biệt giữa giá trị thuộc tính của máy chủ và một giá trị hằng số. Các sự khác biệt vượt quá giá trị hằng số này trả về điểm tín hiệu là 0.

Công thức giá trị hằng số cho tín hiệu số máy chủ
local diff = math.abs(server_{attribute_name} - constant_value)
local score = math.min(diff / max_relevant_difference, 1)
return score

Ví dụ giá trị hằng số cho tín hiệu số máy chủ
local server_GameTime = 500
local max_relevant_difference = 1000
local constant_value = 1000

local diff = math.abs(server_GameTime - constant_value)
local score = math.min(diff / max_relevant_difference, 1)

Máy chủ phân loại

So sánh với người chơi tham gia

Điểm số là 1 khi giá trị thuộc tính của máy chủ (ví dụ, Chế độ trò chơi) bằng giá trị thuộc tính của người chơi (ví dụ, Chế độ trò chơi ưa thích). Ngược lại, điểm tín hiệu là 0.

Công thức người chơi tham gia cho tín hiệu phân loại máy chủ
if server_{attribute_name} == joining_player_{attribute_name} then
	return 1
else
	return 0
end

Ví dụ người chơi tham gia cho tín hiệu phân loại máy chủ
local server_GameMode = "Survival"
local joining_player_GameMode = "Survival"

if server_GameMode == joining_player_GameMode then
	return 1
else
	return 0
end

So sánh với giá trị hằng số

Điểm số là 1 khi giá trị thuộc tính của máy chủ bằng một giá trị hằng số là đúng. Ngược lại, điểm tín hiệu là 0.

Công thức giá trị hằng số cho tín hiệu phân loại máy chủ
if server_{attribute_name} == constant_value then
	return 1
else
	return 0
end

Ví dụ giá trị hằng số cho tín hiệu phân loại máy chủ
local server_GameNotStarted = true

if server_GameNotStarted == true then
	return 1
else
	return 0
end