随着目前人们休闲娱乐的方式日渐多元化，Multiplayer Online Battle Arena Games，中文译名多人在线竞技游戏，简称MOBA，因其极高的趣味性和耐玩性收到人们的追捧.对于MOBA游戏来说游戏的平衡性是贯穿整个游戏过程的核心系统，而玩家匹配是MOBA游戏平衡中其中重要的一环.玩家匹配是让多名在线等待开始多人竞技游戏的玩家自动匹配到队友和对手的技术，涉及玩家与玩家之间的相互合作或者相互竞争的交互，希望玩家们能得到一场有趣且平衡的游戏体验.目前玩家匹配作为一个新兴领域随着MOBA游戏的火热也越来越引起学者的兴趣，该领域目前较为流行的匹配方法有基于玩家水平的匹配方法和基于玩家角色的匹配方法，其中基于玩家水平的匹配方法已经在线上主流MOBA类游戏中的得到验证.因此本文在基于玩家水平上为进一步增强玩家匹配效果和玩家游戏体验进行研究分析，创新性的提出了改进后的贪心匹配算法和规划匹配算法.改进后的贪心匹配算法，将玩家匹配过程分成：分组-成熟-分队三个过程，分组是使得在一同游戏的玩家的实力尽可能的接近，成熟是判断该组是否需要继续留在匹配池中继续等待新玩家进入以期望得到更好的匹配结果，分队是将成熟的组以队伍间实力最接近为目标将该组玩家分成A、B两队进行对抗.改进后的规划匹配算法，将匹配质量评价指标以一定权重线性组合作为适应度函数，通过一种改进的局部搜索迭代算法（Iterated-Local-Search,ILS）进行求解以求得到适应度较高的匹配方案，该算法基于破坏重构（ruin and rececrate）的思想设计了一种兼顾随机性和相关性的扰动机制以及根据玩家匹配的特点设计局部搜索算子进行局部提升增大寻找到局部最优解的效率和最优解的概率，再者利用成熟机制对玩家匹配耗时进行控制.　　本文以国内某知名MOBA游戏中单台匹配服务器上5V5快速匹配模式某天的线上匹配数据作为改进后的贪心匹配算法、改进后规划匹配算法的模拟仿真的数据，并将模拟仿真结果与线上匹配结果对比，结果显示改进后的贪心匹配算法和改进后规划匹配算法相较于线上的匹配算法能在更短的时间内达到更好的匹配效果.