📊 Player Ranking Calculator

Een relationeel ranking-algoritme voor games, competities en simulaties

Dit project bevat een algoritme dat spelers beoordeelt op basis van hun onderlinge resultaten. In plaats van enkel “win/loss”-statistieken te gebruiken, kijkt dit algoritme ook naar indirecte relaties tussen spelers. Dat maakt het bijzonder geschikt voor situaties waar spelers elkaar niet allemaal even vaak direct tegenkomen.

Bijvoorbeeld:

• Als A wint van B, en B wint van C, dan krijgt A ook indirect krediet ten opzichte van C.
• Het algoritme berekent deze relaties volledig automatisch, normaliseert scores en bepaalt uiteindelijke ranks.

✨ Features

✔️ Directe scores op basis van onderlinge wedstrijden

✔️ Indirecte scores via “common opponents”

✔️ Automatische normalisatie tussen -1 en +1

✔️ Eerlijke ranking op basis van geaggregeerde relatieve sterkte

✔️ Geen externe packages – puur C#

✔️ Geschikt voor simulaties, toernooien, AI-bots of matchmaking

🔧 Hoe werkt het?

Voor iedere speler wordt een subscore berekend tegen alle andere spelers:

1️⃣ Direct score

Op basis van Win/Loss tegen een specifieke tegenstander:

score = (wins / (wins + losses)) * 2 - 1

Geeft een waarde tussen -1 (altijd verloren) en +1 (altijd gewonnen).

2️⃣ Indirect score

Wanneer twee spelers niet vaak direct spelen:

• Het algoritme zoekt naar derde spelers die wel tegen beiden gespeeld hebben.
• Via deze “alternatieve routes” wordt een relatieve score berekend.

3️⃣ Normalisatie

Per speler worden alle subscores geschaald, zodat extremen eerlijk worden uitgesmeerd.

4️⃣ Eindscores & ranking

• De totale score van een speler is het gemiddelde van alle subscores waarin hij/zij voorkomt.
• Spelers worden gesorteerd van hoog naar laag.
• Gelijke scores krijgen dezelfde rank.

📦 Interfaces

IPlayer

Bevat ID, Score, Rank en RankDate.

IGame

Bevat WinnerId en LoserId.

Calculator

De hoofdklasse die:

• alle direct/indirect scores berekent,
• normaliseert,
• ranks bepaalt.

🧠 Waarom dit algoritme?

In veel competities is niet iedereen op dezelfde manier verbonden. Dit algoritme vangt dat op door:

• relatieve sterkte mee te nemen
• indirecte informatie slim te gebruiken
• ruis te verminderen door averages
• geen ELO-inflatie problemen te hebben
• geen sequentieel systeem te zijn (alle data in 1 calculatie)

Het is vooral handig voor:

• toernooien met onvolledige speelschema’s
• AI-bots die elkaar wisselend spelen
• leaderboard systemen waar eerlijkheid belangrijk is
• correlatie-analyse tussen entiteiten (niet alleen spelers)

▶️ Gebruik

var calculator = new Calculator(players, games);
calculator.Calculate();

// Na afloop:
var rank = player.Rank;
var score = player.Score;