Mängu tasakaal, simulatsioon ja ökonoomsus: aus mäng numbritega

Kasu:

• Võime mõista jõutasakaalu, raskuskõverat ja ökonoomsuse telgesid ning luua valemeid ja mudeleid, andes tehisintellektile mõõdetavaid tasakaalueesmärke
• Võimalus arvutada Monte Carlo simulatsiooniga tuhandeid virtuaalseid matše ja kontrollida tulemusi mängutestiga
• Võimalus modelleerida inflatsiooni/nälja riske aja jooksul ja järgida eetilisi piire, nagu mängija heaolu majandusdisaini puhul

Mäng võib olla lõbus, kuid kui see on tasakaalust väljas, kukub see kokku: üks relv lööb teistest üle, üks strateegia võidab alati, majandus läheb kas inflatsiooni või nälga. Mängu tasakaal (mängu tasakaalustamine); Mängu valikud, väljakutsed ja auhinnad on kohandatud nii, et need oleksid õiglased, mitmekesised ja rahuldavad. Tasakaal; See on disainidistsipliin, mis mängib selliste numbritega nagu kahju, tervis, maksumus, tasu ja tõenäosus. AI on siin võimas analüüsi- ja simulatsioonipartner: valemikavandid, tõenäosusarvutused, majandusmudelid, raskuskõverad ja tasakaalustamatuse tuvastamine. Kuid lõplik tasakaaluotsus - "kui raske see mäng peaks tunduma, kui helde peaks see tunduma" - sõltub disaineri maitsest ja mängija testimisest.

Selles õppetükis saate teada, kuidas kasutada tehisintellekti tasakaalus, säästlikus disainis ja simulatsioonis; Õpid valemikujundust, majanduslikku modelleerimist, raskuskõverat ja tasakaalustamatuse jahti.

Mida tasakaalustab tasakaal?

Põhitelge on kolm. Jõude tasakaal: valikute (relvad, tegelased, strateegiad) hulgas ei tohiks ükski olla selgelt parem; igaühel peaks olema oma koht. Raskuskõver: mäng ei ole liiga lihtne ega liiga raske; Mängija oskuste kasvades peaksid raskused sammu pidama. Säästlikkus: mängusisesed ressursid (raha, materjalid, aeg) peavad olema pakkumise ja nõudluse vahel tasakaalus; See ei tohiks muutuda väärtusetuks ega kättesaamatuks. AI saab luua mudeleid ja numbreid kokku suruda kõigi kolmega.

Tasakaalu voog samm-sammult:

1. Kirjutage üles tasakaalueesmärk (mõõdetav eesmärk, näiteks "üle 55% ajast ei valitud ühtegi relva").
2. Looge valem/mudel (sõnastage tehisintellekti ja kahju, maksumuse, tasu vaheline seos).
3. Simuleerige (panna AI arvutama tuhandeid virtuaalseid kohtumisi, vaata tulemust).
4. Võrrelge Playtestiga (kas pärismängijad kontrollivad numbreid).
5. Reguleerige ja korrake (tasakaal on iteratiivne protsess).

Näpunäide. Mõelge tasakaalust kui vahemikust ja eesmärgist, mitte kui "ühest õigest numbrist". Andke tehisintellektile mõõdetav eesmärk, näiteks "võidumäär vahemikus 45–55%"; Ebamäärane taotlus nagu "tee tasakaaluks" ei tööta. Samuti ärge püüdke täiuslikku tasakaalu: kerge asümmeetria (igal variandil on tugevus, nõrkus) hoiab mängu vaheldusrikka ja huvitavana; Absoluutne võrdsus viib sageli monotoonsuseni.

Simulatsioon: tuhandete mängude mängimine sekundis

Balance’i võimsaim AI kasutusala on simulatsioon. Vaja oleks tuhandeid virtuaalseid võitlusi, et välja selgitada, kas kaks relva on tõesti tasakaalus; käsitsi võimatu, võimalik AI või AI toodetud simulatsiooniskriptiga. Võite paluda AI-l kavandada Monte Carlo (tõenäosuse hindamine suure hulga juhuslike katsetega) simulatsiooni ja tulemusi tõlgendada. Kuid simulatsioon on sama hea kui mudeli kvaliteet: kui mudel ei peegelda tegelikku mängu, on tulemus eksitav. Kontrollige simulatsiooni alati tõelise mängutestiga.

Ettevaatust: AI soovitusi pimesi rakendada majanduslikus disainis on ohtlik. Eriti mängudes, kus kasutatakse pärisraha (ostud), muudab valemajandus nii mängija ohvriks kui ka juriidilisi riske. Lisaks on "sõltuvustehnoloogia" – mängija ärakasutamiseks loodud manipuleeriv mehaanika – eetiline piir; AI võib soovitada tõhusust, kuid vastutustundlik disainer hoolitseb mängija heaolu eest.

Kaks tasakaaluandmete allikat: simulatsioon ja pärismängija

Tasakaaluotsused põhinevad kahte tüüpi andmetel ja mõlemad on vajalikud. Simulatsiooniandmeid juhitakse ja skaleeritakse: need näitavad ühe relva statistilist domineerimist tuhandetes virtuaalsetes matšides. Kuid simulatsioon ei suuda tabada tõeliste mängijate käitumist, õppimiskõverat ja tundeid, mida me nimetame metaks (kõige tõhusamad strateegiad, mille kogukond on avastanud). Päris mängijaandmed (telemeetria – mängust automaatselt kogutud mänguandmed) peegeldavad tegelikkust, kuid on mürarikkad ja jõuavad kohale alles pärast ülekannet. Küps tasakaalustamisprotsess ühendab need kaks: jämedalt tasakaalustab simulatsiooni, peenhäälestab tegelike mängijaandmetega. AI on võimas mõlema andmete analüüsimisel – simulatsiooni kavandamisel, mustrite eraldamisel telemeetriast.

Üks kriitiline punkt: andmete privaatsus. Isikuandmete (identiteet, asukoht, makse) kaitsmine on reaalsete mängijaandmetega töötamisel seaduslik ja eetiline kohustus. Tasakaaluanalüüsi jaoks pole oluline, kes on mängija, vaid see, mida ta teeb; Seetõttu muutke andmed anonüümseks (identifitseerimata, koondatud) ja analüüsige neid. See reegel kehtib ka tehisintellektile telemeetria andmisel: isikuandmeid sisaldava töötlemata kirje otse tööriista kleepimise asemel kasutage selle anonüümset ja koondatud vormi. Tasakaaluks pole kunagi vaja tõelist identiteeti.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – Simulatsiooni käigus ilmnes tasakaalustamatus. Kaklusmängus arvasid disainerid, et 8 tegelast on tasakaalus. AI-ga simuleeriti 50 000 virtuaalset vastet; Ühe tegelase võidumäär tõusis 68%-ni. Probleem oli selles, et üks kombinatsioon tegi liiga palju kahju; Kui arvu vähendati, langes määr 54% peale ja playtest kinnitas seda.

Juhtum 2 – majanduse inflatsioon on ära hoitud. Majandust modelleeriti tehisintellektiga ehitus-ellujäämismängus; Mudel näitas, et 20 tunni pärast koguneb mängijatel nii palju kulda, et kõik muutub väärtusetuks. Ressursi tootmismäär ja kulukõver kohandatud; Reaalajas testimisel jäi ökonoomsus oluliseks 100 tunni jooksul.

Juhtum 3 – raskuskõver korrigeeritud. Platvormimängus lõpetas 60% mängijatest tasemel 4. AI analüüsis raskuste mõõdikuid (surmade arv, katsed) peatükkide kaupa ja märkis, et 4. peatükis toimus järsk hüpe raskustes. Kui kõver oli tasandatud, langes väljalangejate määr 60%-lt 28%-le.

Neli kopeeritavat malli

1) tasakaalu valemi kujundus:

Teie roll: mängusüsteemide kujundaja. Looge tasakaalustatud valem järgmiste elementide jaoks: [nt. relvakahjustus, tulekiirus, laskekaugus]. Eesmärk: ükski relv ei tohiks olla domineeriv, igaühel peaks olema eelis. Selgitage valemit ja eeldusi; Näidake mulle, kuidas saada iga number, et saaksin seda kontrollida.

2) Monte Carlo simulatsiooni disain:

Koostage simulatsioon, et testida kahe valiku tasakaalu: [valikud A ja B, reeglid]. Seadistage 10 000 virtuaalset matši, arvutage võidumäär ja dispersioon. Andke simulatsioonikood/loogika ja määrake piirangud sellele, kui hästi mudel peegeldab tegelikku mängu.

3) Majandusmudeli tervisekontroll:

Minu mängu ökonoomika on järgmine: [ressursid, tootmine, kulutused, maksumus]. Modelleerige seda aja jooksul: milline on mängija ressursside saldo 1, 10, 50, 100 tunni pärast? Kas on inflatsiooni või näljaoht? Näidake probleeme ja kohandamissoovitusi numbritega.

4) Raskuskõvera analüüs:

Allpool on jagude kaupa esitustestide mõõdikud (surm, katse, katkestamine): [andmed]. Märkige lõigud, kus toimub raskuskõvera järsk hüpe või langus; Põhjendused ja soovitused pehmendamiseks igaühe jaoks. Märkige, et otsus on disaineri enda teha.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Tasakaalustage mu mäng.

Puuduvad mõõdetavad eesmärgid, andmed ja piirangud; AI räägib üldiselt.

Võimas viip:

Teie roll: süsteemidisainer. Mul on 5 kaitsetorni; nende kulu/kahju/vahemiku väärtustega: [tabel]. Eesmärk: olgu iga torn vähemalt ühes stsenaariumis parim valik; Ükski neist ei tohiks alati võita. Ülesanne: tuvastage praegustes väärtustes domineerivad/kasutud tornid, soovitage uusi väärtusi nende tasakaalustamiseks ja selgitage simulatsiooniloogikaga, miks need töötavad.

Konkreetsed väärtused, mõõdetavad eesmärgid ja põhjenduse taotlus muudavad väljundi kasulikuks.

Tasakaalu telgede tabel

telg

kriteerium

AI panus

inimlik otsus

jõudude tasakaal

Valiku/võidu määr

simulatsioon, tuvastamine

vastuvõetav vahemik

raskuskõver

surm, ära lase lahti

Meetriline analüüs

Eesmärgi raskuse tunne

Majandus

Nõudlus/pakkumine, inflatsioon

aja mudel

Suuremeelsuse filosoofia

mitmekesisust

Kasutamise jaotus

Jaotuse analüüs

disaini kavatsus

Levinud vead

• See tähendab "tehke seda tasakaalustatult". Tasakaalu ei saa saavutada ilma mõõdetava eesmärgita.
• Pime usaldus simulatsiooni vastu. Kui mudel ei peegelda tegelikkust, on tulemus eksitav.
• Playtesti vahelejätmine. Isegi kui number on õige, võib tunne olla vale.
• Ei modelleeri majandust aja jooksul. Seejärel puhkeb inflatsioon/nälg.
• Ekspluateeriva mehaanika ettepaneku rakendamine ilma kahtluseta. Mängija heaolu on eetiline piir.

Kokkuvõttes

Tasakaal on numbrite oskus, mis muudab mängu ausaks ja rahuldust pakkuvaks. AI; formuleerib, simuleerib, majandusmudeleid ja tasakaalustamatuse otsimist – kuid peate esitama mõõdetavad eesmärgid, kinnitama simulatsiooni mängutestidega ja järgima eetilisi piire (mängija heaolu). Saldo ei ole üks arv, vaid sihitud vahemik ja see on iteratiivne.

Rakenduse ülesanne

Valige oma mängust süsteem, mis peab olema tasakaalus (relvad, tornid, tegelased). Kirjutage mõõdetav tasakaalueesmärk ("võidumäär 45–55%)" ja laske malliga "Monte Carlo simulatsioonikujundus" simuleerida kahte võimalust. Tõlgendage tulemust ja tehke kohandamissoovitus. Plaanige kontrollida mängutestiga.

kontrollnimekiri

• [ ] Olen määratlenud mõõdetava tasakaalu eesmärgi.
• [ ] Kontrollisin, kust kõik valemis/mudelis olevad numbrid pärinevad.
• [ ] Ristvalideerisin simulatsiooni mängutestiga.
• [ ] Modelleerisin majanduse ajas (1-100 tundi).
• [ ] Jälgisin mängija heaolu ja eetilisi piire.