埃洛算法(ELO System)最初是由匈牙利教授阿帕德·埃洛(Arpad Elo)于1978年在其论文中提出的。算法产生的背景是当时的国际象棋比赛,算法的目的是为了寻求一种有效的算法根据已有的历史数据对棋手进行评分和排序。随着时间的推移,世界上越来越多的竞技比赛涌现,而比赛的方式也各不相同,人们意识到如何有效地对历史数据进行处理是一个值得思考的问题。此后发展出的较为有名的排序方法有基纳法(1993年)、梅西法(1997年)、科利法(2001年)等,每种算法都有自己的关注点,侧重解决不同的实际问题。埃洛算法因其简洁而优美的形式和令人满意的计算结果一直沿用至今。在算法的发展过程中,人们对前提假设进行过一次变更,之后埃洛算法中最重要的埃洛模型被不断改进、修正和推广,甚至应用到更广阔的领域,如生物测定学和教育学等。在本文第一章和第二章,我们会介绍排名和评价相关领域的背景知识,并介绍基本的算法和理念;第三章着重通过计算机模拟的方法分析埃洛算法中重要参数的选取方式,并解决一个实际问题中新加入对象评分收敛加速的方法;第四章呈现实际生活中的篮球比赛实例,根据问题的具体背景加入先验信息对埃洛算法进行修正,得出更符合实际情形的结果;第五章中,将原有的全序结构模型变为局部线性结构,不再保持全局评分系统的可传递性,并以二元结构为例应用到埃洛模型中得出相关结论;最后一章则是本文的结论和展望。