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[讨论] 【多重概率性EHP叠加值2】异形的数值探索之旅(75)★

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Lv4.逐梦者

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发表于 2012-12-2 00:29:47 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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今天来谈谈圆桌理论吧。
嗯,玩过WOW的应该会对这种理论很了解才对,毕竟WOW里有很多机制都是建设于圆桌理论之上的。

  圆桌理论听起来好像很奇怪很抽象,但原理其实很简单:
一个角色有大量的属性,命中躲闪招架等等。
那么,在判定时,我们使用圆桌理论与优先度决定执行顺序,以及是否执行:
你的攻击是否命中→如果命中是否躲闪,如果未躲闪是否招架。
  就这样按照先后执行顺序排列下去,然而,圆桌理论的结算是有最大值的,最大值的计算方法长得跟机制比较像:
  若命中率+躲闪率≥100,则角色无法进行招架计算。
优先度高的能够将优先度低的属性挤下圆桌,并以此确保平衡;并且在所有结算的最后,再结算普通攻击,并以此来填补100%这块大蛋糕上面的空缺处。

  圆桌理论好在哪里?要回答这个问题,你得搞清楚老方法差在哪里。
当我在说老方法时,我是指这里所提到的修正法:
【多重概率性EHP叠加值】异形的数值探索之旅(40)+
http://rpg.blue/forum.php?mod=vi ... &fromuid=105548

看完了么?
你现在知道这是什么方法了吧。

对的,这种方法也有它自己的不足之处,那就是不方便;你真的想要在一千次计算中每次都与这家伙打交道?如果能够跳过这一步直接去做更有意义的EDPR多好!
  是的,问题就是在这里,麻烦。
当数值的哪个不想省点功夫?

40篇中提到的平衡方法,实际上是很方便进行调试的,但凡是这种分别进行随机计算的方法,或早或晚都要跟修正值打交道,而且在程序上会略显复杂。
  但是好处同样也有不少,比方说你给格挡率填了一个90%概率,那使用衰减公式去除可能造成影响的因子之后,你的式子就会立马变成实际效益为90%的闪避值。
  但是,衰减因子并非全是坏事;通过衰减总效益的方式,实际上这种传统方式提供给我们一种独特的平衡方式,它能够在一系列的衰减效果相互作用下使公式达到宏观上的平衡,这是一种很棒的优势,这意味着经济系统完全可以借鉴这个思路去设计。

  忽然有一天,某位数值猛地将两块砖头拍向脑袋:“我们不单单能从衰减因子上进行限制和调控,还可以通过观察问题原因来思考解决方案以及对策!”
  那么,问题的源头出在哪里呢?
猜到判定机制的请举手,恭喜猜中啦,哈哈。
  
根据判定的优先度决定所有非最前结算单位值,其衰减因子的比重,这是多次掷骰的算法
根据判定的延后度决定有价值,且最后结算单位的衰减因子比重,这是圆桌论的用法。..


  
  算法?
1-A比重=B可用比重
1-B比重=C可用比重
简单来说,若A>=1,则B或C的触发概率为0



当然,你也可以换个方法来做
1/100=1%
5/500=1%
这里也一样,将每个个体的总比重除以集合内的每个项目。
  若比重:A=30/100,B=60/100,C=90/100
  则A/(A+B+C)=A的实际比重

而在数值建模中,每个技能的价值就正和原子数的算法一模一样
  (A价值*A比重)+(B价值+B比重).....+(∞x价值+∞x比重)=技能总价值
需要的只是一个扩展方法而已。

需要注意的是,比重不是能一眼就看出来的。
  若结算顺序为A→B→C
  则B的比重为1-A比重=(b+c)

这种做法就等于是跟技能价值算法同步了,比较方便
  但总体来说,还是圆桌更有趣一些
2014.7.6,晚上03.41分,他死于脑癌。

Lv4.逐梦者

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开拓者

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发表于 2012-12-3 10:21:02 | 只看该作者
實際上圓桌理論還是引入了優先級嘛……只不過優先層數是3層
個人感覺傳統概率算法平衡起來更方便點。
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Lv4.逐梦者

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 楼主| 发表于 2012-12-3 11:02:45 | 只看该作者
本帖最后由 疯狂异形 于 2012-12-3 03:12 编辑
电子最终龙 发表于 2012-12-3 02:21
實際上圓桌理論還是引入了優先級嘛……只不過優先層數是3層
個人感覺傳統概率算法平衡起來更方便點。 ...


无论哪种判定机制,都保存着统一的本质:效能衰减。在多次掷骰中,衰减行为对(n-1)!的对象进行影响;圆桌论的方法等于改成了“若n比重>0,则n-1=0%”,把食物链底端的给吃掉,以此保证顶端的健康生存。

如果你要投x个骰子,设它们都是100面的,那么:
空集(t)=100∑(k=1):P*k*[e^(i*t*ξ*k)]
  求特征,求离散随机变量,最后根据输出值决定函数图;你会发现圆桌论的概率变化远比多次掷骰稳定得多。

概率这玩意儿不是说随便把X这个玩具丢进f这个大黑屋子里,出来的时候就能变成概率分布图的;它来自对规律的总结,一个又一个的公式。
2014.7.6,晚上03.41分,他死于脑癌。
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