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平衡VS失衡 浅析游戏平衡的保障与控制

文章作者:互联网 发布时间:2015年10月01日 04:22


我们总是说自己在玩的游戏有缺陷、不平衡,但其实我们都知道不存在完全平衡的游戏,或者对于我们而言一定程度上的不平衡是游戏的乐趣之一,究竟平衡是怎么保障的?


这里还是从石头剪子布说开去,石头剪子布为博弈中三个策略,胜一次得1分,输一次-1分,平局0分:



我们可以看到,假设双方出三种策略的几率一样,那么三个策略收益都是一样等于0的。


这是一种平衡,它可以保持三种决策统计次数上趋于相等,获胜的几率(收益)也相等。


由于我们的现在游戏往往做不到这样简单,会出现一些偏差。也许我们设定的一些策略会是这样情况:



布赢石头得2分,石头输布-2分,一眼看出石头最废,综合-1分,布很强综合1分,明显的不平衡!


是这样么?


我们假设的是三种策略的几率一样,但是实际上人是有倾向的,总想用最占优势的策略,大家一开始可能都想选布,但是布的出现几率一高,克制布的剪刀的胜点率就上升了,人们又是去选剪刀,等剪刀概率上来后,石头收益又成了最高,我们手动调整三个决策的比例权值:只去增加当前收益最高的决策权值,会发现每个决策都有成为最优策略的时期......


在实际游戏上,就会表现出,三个决策比例会不停的波动,最终会收敛于1:2:1这个比例。


这个结论设三个决策的概率为P1 P2 P3,且P1+P2+P3=1 三个收益期望相等,解出P1=P3=0.25,P2=0.5。


在这个层面上,虽然三种策略概率不同,但是有着互相牵制的关系,我们可以说这套体系是基本平衡的。


那么失衡的情况是怎样的?如果改变收益参数,解出某个决策的概率小于0(或者一个给定值),那么这个游戏的决策比例无法保持全为正数,基本就会出现失衡的情况。


知道了平衡和失衡,那么怎么控制平衡?基本上有以下几步:


1.分析策略集


明确玩家的游戏目的追求和游戏的大体博弈机制,把次要的和难分析计算的部分砍掉,先粗略总结出几个符合分析模型的策略。


许多设计师为了使得游戏看上去有点意思,会加入一些很难分析计算的要素设定,让玩家选择更多,自由度更大。


游戏自由度越大,玩家的策略数量就越难掌握,这个是要权衡的地方,如果拿不准,一个办法就是放弃一些自由度(其实不算太坏,降低一些玩家的学习成本),尤其是游戏刚开始玩家不多时。


如果玩家数量足够,自由度高的游戏玩家就可能会开发出一些预料之外的策略,那么就要把这些策略列入统计中。这里要注意,更换决策的成本最好不要太高,不然统计需要的时间可能会很长,且万一失衡要调整,玩家情绪可能不会太好。


2.通过策略集来收集数据



把每条策略的选择数统计出来,玩家新开发策略时意味着要重新开始统计,以往数据没有太多参考价值。自由度越高,统计作废的风险就越大。


统计时,应该是分时段的跟踪一个固定玩家群体互相博弈的决策数变化,新玩家最好不要添加到统计范围里,并且最好和统计中的老玩家分开游戏,减少不确定因素对数据的干扰。


3.等待数据稳定,再做出调整


分时段的决策统计数比例会持续波动,有此消彼长的过程,需要一定的时间来获得稳定的数据比例。


某一个决策在某一个时间段里比例持续上升并不能说明这个决策过于强,此时盲目修改会导致更大的问题。


其实要观察的是策略在此消彼长的螺旋上升过程中,发现某几个策略几次循环都没有轮到上升期,或者上升期相对很短,说明这几个策略出现失衡的问题,要做出一定的调整。


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