El sistema Glicko es un metodo para medir la potencia de juego de un determinado jugador en un juego en concreto. Es similar, de hecho es una evolución de el, al sistema Elo que se usa ampliamente por las federaciones de ajedrez de todo el mundo y que fue creado en los 60 por Arpad Elo.
El sistema Elo categoriza a los jugadores mediante un número que indica la potencia de juego, es decir, un jugador con un Elo mayor que otro se supone que es mejor jugador.
Este sistema calcula el nuevo Elo tras cada partida balanceando el resultado, es decir, si un jugador con Elo 1700 gana a otro con el mismo valor, se le suman 16 puntos al Elo del ganador y se le restan al del perdedor.
Parece un sistema justo y fiable, pero para juegos on-line, como el WorldCap o el ya antiguo y desaparecido Mus que hice para Teknoland hace 5 años, no lo es tanto. La razón es que cuando un jugador entra nuevo o cuando un jugador hace mucho que no juega, su valor de potencia de juego puede estar desfasado o ser completamente incierto.
Para solventar estos problemas, el profesor Mark Glickman, de la universidad de Boston y presidente del comite de rankings de la federación estadounidense de ajedrez, creó en 1995 el sistema Glicko. Este sistema añade un valor a la potencia de juego, la llamada desviación o índice de incertidumbre, que informa sobre lo exacto o inexacto que resulta ese valor.
La desviación puede valer entre 1 y 350 y cuanto mas cerca de 1 esté mas cierto es el valor. Podemos decir que si por ejemplo yo tengo una potencia de juego de 2100 y una desviación de 30, aparte de que sería un auténtico campeón por tener valores tan altos, existen unas probabilidades del 95% de que mi potencia real este entre 2160 y 2040.
La desviación disminuye cada vez que juego una partida y aumenta cuando paso mucho tiempo sin jugar.
De este modo perder o ganar contra jugadores nuevos o que juegan poco tiene menos repercusión sobre nuestro ranking que jugar con jugadores con una desviación muy pequeña, ya que estamos mucho mas seguros de cual es su potencia de juego real.
Otro efecto positivo de la desviación es que incita a la gente a jugar mucho, para que les baje.
Podeis leer la descripción del sistema Glicko de manos del propio autor, donde explica tambien las formulas que se usan para calcular los nuevos valores de Glicko después de cada partida, aunque son mejores y mas orientadas al programador las que se encuentran en las páginas del FICS. Son las que hemos usado para crean nuestra clase de java que utilizamos en todos los proyectos de juegos que funcionan con ranking.
En la práctica el sistema es muy bueno para saber quien entre dos jugadores es mejor, pero es muy difícil crear un ranking oficial, es decir, una lista ordenada por potencias de juego, ya que los valores de glicko nunca son definitivos ni ciertos hasta que no se llega a desviación cero, y hay muy pocos jugadores que lo consiguen.
En el Mus se ordenaba por potencia de juego directamente, y no era una buena solución. En el Worldcap hemos optado por dividir a los jugadores en categorías análogas a las del futbol real y en cada categoría hemos metido a los que tienen una desviación parecida. Dentro de cada categoría se ordena por potencia de juego. De esta forma es mas fácil comparar ya que al menos la incertidumbre de todos los rankings de los jugadores que se encuentran en una misma categoría es similar.
Menudo ladrillo.
me a gustado mucho el tema sobre el analizador de motores aunque no es tan facil como dices el conseguir la cosas