关于游戏平衡性的问题的拓展分析！

w4xxxx

前者是尼采的捍卫者  后者只是一个修补匠罢了

参与任何争论，仅仅发表正确的意见，完毕

pettine

任何系统存在于某个项目中都只是相对平衡，不同的参照物会映射出不同的结果，而设计师在不能够实现精确建模的基础上，只能根据线上的玩家行为情况进行不断地后续调整，所以一个新版本都会有一个趋于稳定的过程
初期缜密的考虑也只可能增加该系统的鲁棒性，世界上也不存在十全十美的食物

莫问前程

1.先在模型上实现博弈平衡。
这一点是比较简单的，因为博弈的三个要素，参与者，策略，收益。这三个要素对于设计者来讲，都是可控。纳什均衡点可以通过计算得出。

2.逐层往下确保玩家实现平衡。（这点有些复杂，有兴趣可以讨论。）

先计算出纳什均衡点，然后确保玩家达到纳什均衡点。
比起从底层开始，综合各种因素来计算纳什均衡点，要简单得多。

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除了实现设计层面的博弈平衡，我们应该还要注意到玩家知觉到的平衡。

就像9楼所说，“我能打赢=平衡，这是很多人的逻辑”。

玩家不是你，他不可能去计算每一步都收益，然后选取最优策略。大部分的玩家都是依靠直觉来体会游戏的平衡。（比如输赢-_-|||）

如何让玩家知觉到你设计的平衡，这点应该要考虑到。

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还有，需要在那个层面实现平衡？
是游戏整体上的平衡，还是每个系统都实现平衡？

举个例子来说：
1V1和5V5中，是否都需要实现平衡？
战场中，治疗，远程DPS,和近战DPS是否都需要实现平衡？

狂澜萧萧

很想知道的是，你们认为这些东西怎么用到游戏设计里面？

纯理论的钻牛角尖式的讨论，价值到底体现在什么地方？

luyushun

莫问前程: Re:关于游戏平衡性的问题的拓展分析！

1.先在模型上实现博弈平衡。
这一点是比较简单的，因为博弈的三个要素，参与者，策略，收益。这三个要素对...

没有什么纳什均衡

这里是在探讨 设计博弈过程 而不是统计博弈的最终平衡结果

玩家是否能够知觉到游戏的平衡 不是设计博弈的目的

设计博弈的目的在于 你希望引导玩家做什么 你奖励什么 你惩罚什么

这是设计环节 不是统计环节   

不要再听到博弈论 就引用某某人的定理  就像听到心理学就 想到弗洛伊德一样 他们的理论都是有局限性的 不适用于这个环节 所以需要探讨和引申

没有自己观点的人 而喜欢借鉴引申的人 请绕道  这里没有权威 只有观点碰撞

luyushun

狂澜萧萧: Re:关于游戏平衡性的问题的拓展分析！

很想知道的是，你们认为这些东西怎么用到游戏设计里面？

纯理论的钻牛角尖式的讨论，价值到底体现在什么地方？

这里讨论的问题 刚好就是在游戏设计中的应用讨论

这不是纯理论的钻牛角尖式的讨论，这是在对设计过程进行指导分析

你悟性低看不透 就多看讨论 少说话

狂澜萧萧

指导分析啊，看上去还真是很高深

理论讨论倒是看到不少，实际应用呢？老在云层上面飘着，当神仙啊？

luyushun

狂澜萧萧: Re:关于游戏平衡性的问题的拓展分析！

指导分析啊，看上去还真是很高深

理论讨论倒是看到不少，实际应用呢？老在云层上面飘着，当神仙啊？

有这么一种情况：

玩家在战场上杀敌，系统会根据杀死的人头数奖励金币的一个战场奖励机制。
战场最大可以容纳5V5的10个人，当某一方的人头击杀数率先达到50后，系统判断那一方胜利。
所有获得胜利的5位玩家获得胜利基础奖励15金币，失败者无奖励。
每个人头1金币，战斗结束后人头最多的玩家 奖励的金币再翻4倍。

请问：
在这么一个情况下，你认为胜利和失败之间是否有平衡？
如果你处于当前的情况中，你该如何进行你的游戏行为？

以上 是一个系统的奖励设计方案

在这个方案中 存在着一个最优解：

5V5的双方 5个人各选择1名对手 击杀其10次 被杀者中的4名反杀对手10次 第5名反杀对手9次 最后将所有的奖励平均分配
那么在这场战斗中 系统一共奖励了玩家双方  (5+4)*10*(4+1)+9+5*15= 534
10名玩家通过合作而有序的“竞争” 将系统作为最终对手 从而让每个人都可以获得53.4金币

由此可以得出：
玩家在游戏后期对于规则的了解后，会呈现上述的对刷行为。

这并不是设计者所希望得到的结果，设计者的初衷只是 让玩家在保持各自为战的情况下 夺得战斗的胜利即可。
因此 这个系统需要被改进    切入点  就是那个所谓的平衡点

狂澜萧萧

这种东西不用考虑的，如果是算人头数，必然是对刷的解决，还用算么？早先玩WOW刷阿拉希战场就是这么干的，哪一边先到2000资源点就胜利，最好的就是控制到一边1990，一边2000，只是因为15V15，未必每次都能控制这么精确。我想玩家们也未必都明白纳什均衡点是个什么玩意

5V5，死掉的不能复活，最后哪边还剩了人，哪边就赢，简单的很。你那个例子就没什么参考价值，5V5还要杀人头，真正的游戏设计里面没人这么干的

另外，你们这些讨论，最终的目的不是为了分析明白这个现象，而是要提出解决的方案。不能解决问题，就没有任何意义，因为问题是明显的，大家都看得到，能解决问题，才是高手

luyushun

狂澜萧萧: Re:关于游戏平衡性的问题的拓展分析！

这种东西不用考虑的，如果是算人头数，必然是对刷的解决，还用算么？早先玩WOW刷阿拉希战场就是这么干的，哪...

说你悟性低

通常来说 5V5的10个人 参与竞争  5个人 击杀对手10次 并拿满胜利奖励  4个人击杀对手10次 1人击杀对手9次

在例题中的最优解的寻求过程中 实际最优解  并不是平均分配中的 53.4   而往往是按照如下结果进行分布的：
10*（4+1）+15=65
10*（4+1）+15=65
10*（4+1）+15=65
10*（4+1）+15=65
10*（4+1）+15=65
10*（4+1）=50
10*（4+1）=50
10*（4+1）=50
10*（4+1）=50
9*1=9

按照上述分配 轮流进行 达到10次

从人类的生存竞争方面来讲 在合作过程中获得利益 才是玩家的首要目标

在合作博弈的过程中 一旦某个人单次在合作中获得了足够的利益
那么他叛逃这个博弈团队的成本就会被降低 参与下一次合作的兴趣和概率也会依次降低

原因很简单：
上述博弈的环节中 一个最幸运的玩家在累积合作了9次的情况下 第10次参与合作的收益 会由最大65降低至极限9 那么他叛逃的成本降低至最小9
当他叛逃了这个合作博弈的团队后 必然会有另外一个玩家的合作收益 降低 41~56

根据这个规律 我们可以进行深度分析

玩家如果是按照 首局胜利 下一局失败的方式 轮流交替合作
玩家在第9轮时  叛逃的几率达到最大值

如果是按照 先胜5局 再败5局的方式进行轮流交替合作
玩家在 第6轮时  叛逃的几率达到最大值

所以 玩家的这个合作博弈 通常以最多持续9个回合而告终

为了加速瓦解这个 合作博弈的过程  系统需要做如下改进：

修改获得额外奖励的最低下限，玩家必须击杀数达到10以上 才拥有获得额外翻番奖励的资格 （在自由竞争中 能够获得第一击杀量的玩家 击杀数必然超过10）

即：

玩家在战场上杀敌，系统会根据杀死的人头数奖励金币的一个战场奖励机制。
战场最大可以容纳5V5的10个人，当某一方的人头击杀数率先达到50后，系统判断那一方胜利。
所有获得胜利的5位玩家获得胜利基础奖励15金币，失败者无奖励。
每个人头1金币。
在战斗结束后，人头数>10 并且最多的玩家 奖励的金币再翻4倍。


那么 玩家的最优解会是如下情况：
5V5的双方 每一方轮流获胜一局 在当前规定的获胜的一方选出1名成员 击杀对手50次 同时在规定失败的一方 选出1名成员 击杀对手49次（或者选择4名成员击杀对手10次 1名成员 击杀对手9次）  以此争取游戏金币获取最大化  然后将获得的金币上缴 再按照人头 平均分配

奖励总额如下：50*(4+1)+15*5+49= 374 平均每人分配 37.4金币

在这个机制中
当一个玩家胜出后 便会产生叛逃的想法 而其在一局的时候 就拿到了  265金币 大大提高了信任成本

因此 分配模式 通常不是平均分配  这个合作博弈的过程往往在第一局之后 就会陷入信任危机

分配结果分布如下
50*(4+1)+15=265
0+15=15
0+15=15
0+15=15
0+15=15
10=10
10=10
10=10
10=10
9=9

在上述博弈中  合作博弈只存在一轮 便会宣告信任危机而瓦解  但是这样的规避行为依然会出现 但是出现上述的分配行为只会由游戏打金工作室所主导

如果我们在系统方面 再引入随机分配对手的系统设计 在这里有两套方案：

将玩家任意打乱组合 随机分配队友和敌人 完全随机
玩家可以自由组合队友 也可以单人排队由系统分配随机队友 但是分配的敌人是完全随机的  有限随机

总的来看 下面的方案 给予玩家的自由空间要相对大一些  在根除了 工作室扰乱战场的游戏行为的情况下 保障了玩家的部分选择自由性。

因此 最终平衡的战场奖励方案应该如下：

在玩家可以通过自由组队或随机组队的形式 组成5人小队，并通过随机排队的方式加入战场。
加入战场后系统会给队伍 随机分配 另一支由5人组成的队伍 作为竞争对手。

杀死更多的敌人是游戏取胜的主要手段。
当某一方的人头击杀数率先达到50后即可赢得胜利。
系统会根据杀死的人头数，奖励一定的金币，每个人头1金币。
所有获得胜利的5位玩家获得胜利基础奖励15金币，失败者无奖励。
在战斗结束后，人头数>10 并且最多的玩家 奖励的金币再翻4倍。

这个战场的博弈环境才会达到真正的 按照开发者的设计初衷有序的进行着“动态的博弈”：

最终利益 促进 合作博弈
合作博弈 抬高 信任成本
信任成本 降低 最终利益