我正在尋找一款適合2-2型遊戲的優秀遊戲排名算法（2名玩家對2名玩家）。多人遊戲排名系統
我的互聯網搜索導致了TrueSkill（微軟）和一個更加未知的Ree（rankade）。但TrueSkill似乎已經獲得專利，我不確定Ree。既然可能我的項目變得商業化，我正在尋找一種我可以使用的算法。我是否明白，如果我們重新實現TrueSkill算法，商業項目也不允許使用TrueSkill算法？
你知道可以使用哪些替代方法？如果在2-2場比賽中能夠很好地使用（但也應該可以在1-1場比賽中使用），我可以完成更復雜的比賽。目前我們正在使用Elo系統，這對於2-2場比賽來說效果不佳。
編輯：一個視圖說明了爲什麼我認爲我目前的Elo系統在2-2場比賽中表現不佳：目前我確定了每支球隊的平均elo數，然後根據正常值計算elo贏/ elo損失elo配方，就好像它是兩個平均elos的1-1比賽。然後一支球隊的雙方球員贏得相同數量的elo或者失去相同數量的elo（我現在對所有球員使用相同的K因子係數）。這樣做的結果是，如果兩個玩家一起玩幾乎所有的遊戲，然後與另一個玩家玩，那麼系統就不能真正知道個人玩家有多好。特別是如果這支球隊的一名球員非常強大，而另一名球員不那麼強大，他們將完全錯誤的埃洛等級，這需要時間來糾正。
此外，如果當前評分過高的玩家與同一夥伴玩過很多遊戲，則該夥伴最終會被低估，被高估的合作伙伴將保持高估。
所以我所有的問題都是，如果兩個玩家一起玩很多遊戲，並且需要很長時間來調整自己的評分，那麼他們通常無法區分這兩個玩家。因此，我們在系統中總是會有很多被高估或被低估的球員，因此如果與新合作伙伴一起玩這個新合作伙伴將會「辜負」他的合作伙伴過度評估或者將獲得他的合作伙伴的低估，這又會導致過高或低估的合作伙伴。因此，如果球員經常混合，那麼該系統就能很好地工作，這樣就可以計算出每個人的好評。但實際上，他們大部分時間都是與同一個合作伙伴一起玩，有時候會改變他們的合作伙伴。
相關：https://stackoverflow.com/questions/3079041/player-rating-for-game-with-random-teams – user3080953
你看過一個ELO評級系統（谷歌它）嗎？這是一款非常常見的基於團隊的遊戲評分系統。 –
這個問題似乎有點基於意見，廣泛和/或不明確。 – Dukeling