팀 매칭에서 개인 rating 평균만 사용하는 것이 왜 위험할 수 있나요?

팀 평균은 빠른 1차 필터일 뿐 최종 매칭 기준으로 충분하지 않습니다. 팀 A가 1800+1200, 팀 B가 1500+1500이면 둘 다 평균 1500이지만 A의 개인 편차는 600, B는 0입니다. 한 팀은 공격 역할이 1800에 고정되고 지원이 1200이라 조합 의존성이 커질 수 있으며, σ가 큰 player가 섞이면 평균만 같은 posterior도 실제 승률이 달라집니다. party 고정과 region ping까지 더하면 평균 하나는 더 많은 상태를 잃습니다.

후보 생성에서는 team size·필수 역할·party 분할·허용 ping을 hard constraint로 먼저 검사합니다. 그 뒤 팀 skill 중심, 팀 uncertainty, 팀 내 분산, 예상 승률 gap을 soft objective로 비교합니다. 예를 들어 A=(1800±50,1200±50), B=(1500±50,1500±50)은 중심 평균은 같지만 분산이 다르므로 team quality 계산에 편차를 넣을 수 있습니다. 그러나 어떤 가중치가 정답인지 rating 모델이 자동으로 정하지 않으며, 역할 상호작용을 별도 feature로 검증해야 합니다.

후보를 고르는 동안 player가 이탈하면 claim 직전 lease와 queue generation을 원자적으로 재확인해 조합 전체를 폐기합니다. 모든 party 조합을 탐색하면 비용이 폭증하므로 후보 pool·CPU 예산·대칭 조합 제거를 둡니다. 실제 결과가 특정 역할 조합에서 계속 기울면 rating update와 역할 모델의 calibration을 cohort로 조사합니다. 이는 leaderboard top-K와도 다릅니다. top-K는 정렬된 순위 경계를 보존하지만 team matchmaking은 hard feasibility와 경기 quality를 동시에 만족해야 하므로 snapshot, 구성 ID, policy version을 함께 기록합니다.