Es ist möglich, die Tatsache eines Treffers in Spielen auf der Grundlage der auf verschiedene Weise erzielten Genauigkeit zu berechnen:
- Vergleich mit einer Pseudozufallszahl (die auch auf unterschiedliche Weise erhalten werden kann [ 1 ]);
- Vergleichen mit der größten oder kleinsten der beiden Pseudozufallszahlen;
- Vergleichen des Durchschnitts von zwei oder mehr Zufallszahlen (der Durchschnitt kann auch unterschiedlich betrachtet werden).
Genauigkeitsboni können auch auf unterschiedliche Weise implementiert werden, wodurch die Spieler aus verschiedenen Gründen irritiert werden.
Ebenso kann der verursachte Schaden unterschiedlich berechnet werden, insbesondere anhand von Würfeln (Würfeln).
All diese unterschiedlichen Ansätze beeinflussen das Gameplay: seine Komplexität und Vorhersehbarkeit. Jeder von ihnen kann sich je nach den verfolgten Zielen als gute Entscheidung herausstellen. Daher ist es am vorteilhaftesten, eine bewusste Entscheidung zu treffen.
Der Artikel wird visuelle Diagramme von Änderungen der realen Wahrscheinlichkeiten in verschiedenen Ansätzen präsentieren, die es ihnen ermöglichen, schnell zu navigieren und die beste Entscheidung zu treffen.
Genauigkeitsmanipulation
Wenn der Spieler darüber informiert wird, dass die Genauigkeit des Charakters 60% beträgt, sieht er diese Information normalerweise als: "Von 10 Schüssen kann ich mit 6 Treffern rechnen." Und wenn er von 10 Treffern 1 statt 6 Treffer beobachtet, wird er mit ziemlicher Sicherheit davon ausgehen, dass der Unfall im Spiel gebrochen ist. Davon wird er besonders überzeugt sein, wenn dies bei einem Segment von 100 Schüssen geschieht. Um solche Probleme zu vermeiden, manipulieren Entwickler häufig verdeckt die tatsächliche Wahrscheinlichkeit eines Treffers (
oder geben sogar das Element der Zufälligkeit auf ).
Zum Beispiel wurde im Spiel Fire Emblem: The Binding Blade, um einen Treffer mit Genauigkeit zu bestimmen, nicht eine Zufallszahl verglichen, sondern der Durchschnitt von zwei Zufallszahlen [
2 ].
Das Ergebnis dieser Manipulation ist, dass gezielte Angriffe (> 50%) viel häufiger als bei gleichmäßiger Verteilung fallen und nicht heftige Angriffe (<50%) viel seltener. So ändert sich diese Wahrscheinlichkeitsverteilung:
Bei 10% der angegebenen Genauigkeit beträgt die tatsächliche Genauigkeit beispielsweise 1,9%. Bei 75% liegt der tatsächliche Wert bei 87,24%.
Im Übrigen können Sie die Genauigkeit auf viele andere Arten ändern.
Zum Beispiel können Sie den Durchschnitt von 3 Zufallszahlen nehmen:
Die dadurch entstehende Verzerrung wird noch deutlicher: Die Genauigkeit von 10% beträgt 0,41%; Die Genauigkeit von 75% wird zu 92,69%.
Der Durchschnitt kann jedoch auch als geometrisches Mittel berechnet werden. Hier sind die Änderungen mit einem geometrischen Mittelwert aus 2 Zufallszahlen:
Hier werden 10% zu 4,83% und 75% zu 88,18%. Am interessantesten ist jedoch, dass der Übergang bei 30% und nicht bei 50% als arithmetischer Durchschnitt erfolgt. Wenn Sie also sicher sein möchten, dass der Spieler immer einen Vorteil hat, stellen Sie einfach sicher, dass seine Mindestgenauigkeit niemals unter 30% liegt und dass die Gegner häufig so niedrig sind (
für Feinde können Sie den arithmetischen Durchschnitt verwenden, oder etwas noch verzerrter ).
Ein geometrisches Mittel von 3 Zahlen führt zu ungefähr den gleichen Ergebnissen, jedoch nur mit einer großen Streuung:
Hier werden 10% zu 1,95% und 75% zu 93,98%.
Um einige Fähigkeiten zu verbessern oder zu schwächen, wird häufig eine einfachere Manipulation eingeführt, wenn eine der beiden Zufallszahlen als die größte oder die kleinste ausgewählt wird:
Infolgedessen variiert die Trefferwahrscheinlichkeit stark. Wenn Sie beispielsweise die kleinste Zahl auswählen, wird eine Genauigkeit von 10% in 19,02% und eine Genauigkeit von 75% in 93,75% konvertiert.
Eine solche Methode wird beispielsweise im Spiel Neverwinter Nights in der Fertigkeit „Slippery Mind“ verwendet, bei der im Falle eines Fehlschlags der Heilsprüfung eine zweite Willenskraftprüfung durchgeführt wird [
3 ].
Neverwinter Nights - Pixie Warrior [ 4 ]Unten finden Sie eine Tabelle mit Genauigkeitsverzerrungen für verschiedene Berechnungsmethoden. In einem früheren Artikel zur Wahrscheinlichkeitsmanipulation wurde eine Methode für sehr seltene Ereignisse gezeigt, bei der die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses im Laufe der Zeit zunahm:
Der Entwickler Carsten Germer nutzt die Funktion der kontrollierten Zufälligkeit für seltene und nicht nur für Ereignisse [ 5 ]. Um beispielsweise den periodischen Verlust eines besonders seltenen Bonus mit einer Chance von 1 zu 10.000 zu gewährleisten, erhöht sich nach jedem „Fehlschlag“ die Wahrscheinlichkeit in der Reihenfolge: 1 zu 9.900; 1 bis 9800; 1 bis 9700 ... und so weiter, bis das Ereignis aufgezeichnet wird. Und um das Fehlen häufiger Raritäten zu gewährleisten, führte er eine zusätzliche Variable ein, die die Operation während der nächsten 10 Überprüfungen nach der letzten Operation um 100% blockiert.
Missverständnisse der Spieler bei der Risikobewertung [ 1 ]So ändert sich die Wahrscheinlichkeit dieses seltenen Ereignisses bei Verwendung dieser Methode:
Wie Sie sehen, hat am Ende nichts mit der Wahrscheinlichkeit von 1 zu 10.000 zu tun, aber für die Zwecke des Gameplays mag dies ausreichend gewesen sein. Obwohl es eher nach einer unbeabsichtigten Verschleierung realer Wahrscheinlichkeiten durch den Entwickler selbst aussieht, kann dies zu falschen Entscheidungen bei zukünftigen Programmverbesserungen führen.
Im Folgenden gebe ich auch eine Änderung im 1% -Ereignis an, die mindestens einmal auftritt, wenn die Anzahl der Versuche zunimmt. Verzerrungsalgorithmus: Die ersten 10 Versuche - ein garantierter Fehler. Dann erhöht sich mit jedem Fehlschlag die Wahrscheinlichkeit um 1% (0,1% und 0,01%), bevor sie getroffen wird. Dann alles von Anfang an.
Wenn Ihr Hauptziel als Entwickler jedoch darin besteht, sicherzustellen, dass ein Benutzer in einem 1% -Ereignis nicht in eine Reihe von 1000 Fehlern hintereinander fällt, ist es einfacher und transparenter, nach 200 Fehlern in Folge einen Treffer von 100% festzulegen. Dies erspart Ihnen die seltene Verwirrung der Spieler und ermöglicht es Ihnen, den Programmcode für zukünftige Verbesserungen präziser und freundlicher zu gestalten.
Verschiedene Möglichkeiten, um Genauigkeitsboni zu erhalten
Wenn es im Spiel nur wenige Boni für die Genauigkeit gibt und diese vom Entwickler leicht kontrolliert werden können, ist es am einfachsten, den einfachsten Ansatz mit
linearer Erhöhung der Genauigkeit durch einfache Addition zum Basiswert zu verwenden . Diese Methode ist am einfachsten im Spiel zu implementieren und für die Spieler immer verständlich. Mit diesem Ansatz ist es möglich, eine 100% ige Genauigkeit zu erreichen, die nicht immer den Plänen des Entwicklers entspricht.
Wenn das Spiel viele signifikante Boni für die Genauigkeit plant, können Sie die endgültige Genauigkeit
als eine Reihe zusätzlicher Würfe berechnen (
meistens unwahrscheinlich separat ), um die garantierte Genauigkeit von 100% nicht zu überschreiten. Zum Beispiel beträgt bei einem Treffer von 70% und einem Bonus von 50% die endgültige Wahrscheinlichkeit eines Treffers 85%, wie bei der Überprüfung von zwei aufeinanderfolgenden Würfen, wenn mindestens ein Treffer ausreicht.
Ein bisschen exotisch ist der Ansatz,
die Essenz des Bonus durch den Bonus, die Wahrscheinlichkeit eines Fehlschlags zu verringern, auf Genauigkeit zu
ändern .
Stellt sicher, dass bei jedem Bonus immer die Möglichkeit eines Fehlschlags besteht. Dank dessen kann das Spiel Boni für eine "Genauigkeit" von mehr als 100%, mindestens 1000%, vergeben. Und trotzdem besteht die Möglichkeit eines Fehlschlags. Es ist jedoch wahrscheinlicher, dass der Spieler verwirrt und daher enttäuscht.
Am häufigsten wird der Ansatz mit einer einfachen Summe von Boni verwendet, der für den Spieler am verständlichsten und für den Entwickler einfach zu implementieren ist.
Würfelbasierte Schadensverteilung
Dieser Artikel basiert vollständig auf visuellen Daten aus der Veröffentlichung „
Wahrscheinlichkeit und Spiele: Schadenswürfe durch Red Blob-Spiele [6] “. Hier präsentiere ich kurz einige Beispiele und Schlussfolgerungen dieser Veröffentlichung. Im Originalartikel erhalten Sie detailliertere Schlussfolgerungen und interaktive Verteilungsdiagramme sowie interaktiv anpassbare Funktionen zur Auswahl verschiedener eindeutiger Kombinationen.
Das offensichtlichste (aber nicht das einzige) Beispiel für die Berechnung eines unterschiedlichen Würfelschadens wird anhand der Berechnung des Schadens bei einem Maximalwert von 12 dargestellt. Das Ergebnis kann mit verschiedenen Würfeln erzielt werden (
z. B. wenn Sie ein Brettspiel spielen und keine speziellen Würfel haben ):
1W12 - ein Würfel mit 12 Gesichtern
2W6 - zwei Würfel mit 6 verschiedenen Gesichtern
3d4 - drei Würfel mit 4 verschiedenen Gesichtern
4d3 - vier Würfel mit 3 verschiedenen Gesichtern
6d2 - sechs Würfel mit 2 verschiedenen Gesichtern
Wie Sie sehen können, kann die Verwendung unangemessener Würfel die Spielbalance erheblich verändern.
Fazit
Daher wurden folgende Themen berücksichtigt:
- Manipulationen mit Genauigkeit unter Verwendung verschiedener Methoden zur Überprüfung;
- verschiedene Arten, Genauigkeitsboni zu sammeln;
- unterschiedliche würfelbasierte Schadensverteilung.
Jede der Methoden kann für den Entwickler nützlich sein. Für Spiele mit einem eher ungezwungenen Publikum werden häufiger Sparalgorithmen gewählt, bei denen die Erfolgswahrscheinlichkeit des Spielers überschätzt wird. Um die Aufregung zu steigern, wird die Illusion eines unwahrscheinlichen Sieges erzeugt (mehr in einem der vorherigen Artikel: [
7 ]).
Referenzliste
1.
Missverständnisse der Spieler bei der Risikobewertung. Steuerung eines Zufallszahlengenerators in Entwicklung .
2.
Fire Emblem Wiki - Zufallszahlengenerator .
3.
Neverwinter Nights 2 - Klassenfähigkeiten - Slippery Mind .
4.
Neverwinter Nights - Pixie Warrior .
5.
"Nicht so zufällige Zufälligkeit" in Game Design und Programmierung .
6.
Wahrscheinlichkeit und Spiele: Damage Rolls von Red Blob Games .
7.
Generierung von Close Call in Spielen: "Am Rande der Niederlage" oder "Fast gewonnen".