旱地拔蟲
你想多了。王者榮耀沒有充錢卻達到榮耀王者段位的玩家比比皆是。皮膚和貴族體系只是遊戲體驗的一部分，並不是上分的助力。況且現在全皮膚全英雄的休閒玩家一抓一大堆，難道他們想上分的話就比別人簡單嗎？
而且你的問題和王者匹配機制有關係，更主要的原因是因為你的單局發揮的太出色了。
你的英雄的對局評分太高，基本都是mvp，那你的單排之旅註定坎坷。
王者榮耀有匹配機制，這個機制是一個平衡系統。你每局結算的評分越高，你下一局遇到的對手就越強，或者你的隊友就越弱，這完全是因為你的表現所導致的。
因為系統不可能把弱的玩家都分配到你的對面，也不可能把強的玩家都變成你的隊友，這就導致了發揮越好的單排玩家，之後遇到的對局阻礙就越多。一般的對局雙方實力一般都是強對強，弱對弱，或者兩方都是強搭配弱來進行比賽的。
你把把都mvp，還想把把連勝，這個根本就不可能實現，除非你是多排穩定組合或者單排實力突破天際，否則你註定就得打這樣的對局。
我一般也有這樣的情況，如果我當局前期建立出良好的節奏，只要隊友會玩，我一般就把節奏交還給他們，讓他們當mvp，如果當局我不得不當mvp，那我下幾局就換個位置或者發揮的一般，不會打出場場凱瑞的局勢，因為這畢竟是個團隊遊戲。
我玩司馬凱瑞的時候我的下個對局都會換個位置或者謹慎一些。否則結果和你也一樣。
負卿城
據消息報道，《王者榮耀》作為當下最火爆的遊戲之一，受到的關注自然也是非常大的，最近王者榮耀可以說是又揚眉吐氣了一回，因為前不久王者榮耀再次被央視點名表揚（上一次是因為亞運會冠軍），而這一次則是因為WCG王者榮耀奪冠。
而在王者榮耀中，也是與人工智能息息相關的！現有的DQN（Deep Q-Network）算法是DeepMind團隊通過結合深度學習和增強學習來學習實時遊戲Atari操作策略的算法。針對遊戲領域中，DQN算法可以使用卷積神經網絡（CNN）來直接處理遊戲畫面，進而預測下一步最佳的操作策略，並通過Q-Learning算法調整優化目標。通過測試可知，當將DQN算法應用在49個Atari遊戲中時，有29個Atari遊戲超過了人類選手的表現。
今天要帶來的就是騰訊自家的一項人工智能遊戲操作方法，早在16年9月8日，騰訊就申請了一項名為“應用於遊戲的人工智能操作方法和裝置”的發明專利（申請號：201610815030.7），申請人為騰訊科技（深圳）有限公司。
根據目前公開的專利資料，讓我們一起來解讀一下這項人工智能遊戲操作方法吧。
如上圖所示為應用於遊戲的人工智能操作方法的硬件環境示意圖。其中包括終端和服務器兩大部分，終端包括手機以及PC。
終端中安裝有客戶端，安裝有客戶端的終端向服務器發送客戶端的狀態信息，其中，客戶端的狀態信息用於指示客戶端在當前時刻的當前遊戲狀態。服務器在獲取到狀態信息之後，將根據建立的模型獲取用於指示當前遊戲狀態下的下一個動作的動作指示信息。服務器在獲取到動作指示信息之後，將獲取到的動作指示信息發送至客戶端所在的終端。
上述客戶端可以為任意遊戲的客戶端，例如，“ 王者榮耀”遊戲的客戶端。當用戶在終端中運行該遊戲時，會向遊戲服務器發送當前遊戲狀態。例如：發送的當前遊戲狀態為“ 電腦角色受到玩家攻擊”。遊戲服務器在獲取到“ 電腦角色受到玩家攻擊”這條狀態信息之後，根據建立的模型獲取用於指示“ 電腦角色受到玩家攻擊”之後的下一個動作的動作指示信息。
接下來我們再來了解一下具體的操作流程。
如上圖為應用於遊戲的人工智能操作方法流程圖。
首先，接收客戶端發送的狀態信息，其中，狀態信息用於指示客戶端的當前遊戲狀態。例如，“ 王者榮耀”的客戶端。服務器獲取到的狀態信息用於指示客戶端當前遊戲狀態。
其次，通過建立的模型獲取動作指示信息，其中，動作指示信息用於指示當前遊戲狀態下的下一個動作，模型通過客戶端中的多個動作組合訓練得到，每個動作組合包括多個先後執行的動作在對CNN進行大量訓練之後，就可以採用該模型獲取用於指示當前遊戲狀態下的下一個動作的動作指示信息。服務器在獲取到動作指示信息之後，就可以執行下一步。
最後，將動作指示信息發送給客戶端。在獲取到客戶端的當前遊戲狀態之後，通過建立的模型獲取用於指示當前遊戲狀態下的下一個動作的動作指示信息，並將動作指示信息發送給客戶端，以便客戶端中的電腦角色可以執行上述動作指示信息所指示的下一個動作。這樣，通過預先訓練得到的模型，可以使得在獲取電腦角色所執行的下一個動作的過程中採用的策略更接近人類玩家的策略，提高了對遊戲操作策略的規劃能力，進而解決了現有技術中人工智能操作算法對遊戲操作策略的規劃能力較差的技術問題。
以上就是利用人工智能來操作遊戲的方法。在大家熟知的遊戲王者榮耀中會有人機對戰模式，為什麼電腦人有時候會做出和人一樣的戰略決策，就是因為這樣的智能技術！或許，隨著電腦人不斷的學習，有一天甚至會超越人類玩遊戲的水平呢！
王者榮耀挽衾
先來說說匹配賽排位機制吧，這個匹配機制，其實參考的並不是小夥伴的段位勝率等因素，而是把小夥伴打的所有比賽以某種算法的形式算出一個“綜合分”，這個綜合分又被叫做隱藏分數，盡最大可能代表一個人的最真實實力。所以匹配的話，青銅遇到王者也不奇怪，畢竟有人王者實力就是不喜歡打排位。
賞金賽的匹配機制採用的是一種難度遞進的機制：最通俗的說法就是像闖關一樣，一關比一關難。對於真正的大神來說可能無所謂，但對於小白來說，前後實力差距之大真不是吹的。
最後是排位賽匹配機制：單排，雙排，三排都是按照隊伍平均段位水平去匹配，五排是按照五個人中最高的段位去匹配。一般情況下，黃金雙排不會遇到鉑金玩家，除非是另外的人裡有鉑金，而假設對面有三鉑金，說明你這邊至少有對應的段位。
隱藏分獲取規則：
1、 打完一場5v5後，將獲得一個得分，贏了最多+3分，最少1分，輸了最多-3分，最少-1分。
2、 如果你贏的越多，比賽匹配等級得分就越高，那你將面對的挑戰也就越強，這也就意味著為什麼說連敗或者連勝的情況
最直觀的表現就是在賞金聯賽中，玩家往往勝率越高對手級別就越高!
注：無論1v1,3v3還是5v5都有自己單獨的匹配分數
最後，賽季初是一段很混亂的時期，既有大神掉下來的，又要渾水摸魚上來的，除非你有真大神的實力，否則不建議打排位。總體來說，只要技術過硬，上王者基本都是時間早晚的問題。
迪達拉遊戲
你好，很高興回答你的問題，首先說一下天美的初衷，就是讓所有普通玩家的勝率保持在50%左右，大神級和職業玩家不包括在內，這種匹配機制即能保證大神穩定上分，也可以保證大坑們不退遊。
你的實力跟輸贏沒有直接的關係，也不是你氪金就一直可以保證贏，你連敗可能是因為你勝率較高，系統想讓你輸而已，等你輸到一定程度，分掉的差不多了就會安排正常的隊友跟你匹配。
舉一個簡單的例子，第一局匹配到一個三排的隊友，這三個隊友實力很強，直接打爆對面，讓你直接躺贏，第二局，又匹配到了這個車隊，在你們配合下拿下第二局，這樣你連贏兩把了，第三局直接把這三個人排到你們對面，然後給你匹配三個坑貨，直接投降，第三局就是讓你輸，這樣你的勝率就不會太高，同樣這三個人也是，下一局大概率也會輸。
所以遇見好的隊友一定要加上，畢竟好隊友可遇不可求，也是你上分的保障。
妮兒牛奶
我也沒有充錢也上了幾次榮耀，有充錢的玩家遊戲體驗要更好一點也不是不可能！不過我覺得大多還是靠運氣排的隊友，總的來說還是挺公平的！
