구현을보고 싶은 옵션 중 하나는 자동 자체 조정 시스템입니다.
MOBA 장르의 게임을 예로 들겠습니다. 왜냐하면 각 영웅이 다른 영웅과 어떻게 비교되는지를 매우 간단하게 볼 수있는 방식으로 구성되어 있기 때문입니다.
기본적으로 각 영웅에 대해 해당 아이템의 모든 통계는 핸디캡 값에 따라 달라지며 서버는 해당 영웅의 승률에 따라 자동으로 변경됩니다. 그런 다음 새 게임이 시작될 때마다 게임 기간 동안 최신 핸디캡 값을 사용합니다.
Hero(){
attackSpeed = 50 + 5*heroType.adjustment;
moveSpeed = 100 + 5*heroType.adjustment;
}
그런 다음 각 게임이 끝날 때 서버는 해당 영웅의 승패 여부, 승리 한 금액 등에 따라 각 영웅의 가치를 소량 수정합니다.
for(Hero hero: game.winners)
hero.heroType.nerf();
for(Hero hero: game.losers)
hero.heroType.buff();
더 복잡한 통계 자료가 더 나을 수도 있지만 정확한 조정 공식은 다음과 같습니다.
nerf: adjustment[heroType] -= 1 / globalNumberOfGamesPerWeek
buff: adjustment[heroType] += 1 / globalNumberOfGamesPerWeek
이런 식으로, 새로운 영웅이 추가되어 상당히 강력합니다. 즉, 그 영웅이 플레이어의 승리 확률을 크게 높이면 게임 서버는 시간이 지남에 따라 자동으로 정정합니다.
실제로,이 시스템은 실제로 실제로 잘 작동하는 새로운 메타를 찾거나 특정 영웅에게 새로운 이점을 제공하는 지형 수정과 같은 특정 영웅이 압도 될 수있는 다른 이유로 인해 수정 될 것입니다. 그리고 새로운 전술에 대한 지식이 여전히 널리 퍼져있는 상태에서도 정정이 이루어질 수있을 것입니다.
이것이 도움이 될 수있는 세 번째 일은 실제로 발견하는 것입니다. 무언가가 영웅에게 심각한 영향을 미친다는 사실을 하는 것입니다. 조정 값이 0에 가깝도록 영웅을 설계 한 경우 영웅 중 하나의 값이 크게 변경되면 개발자는 영웅에 문제가 있음을 알게되어 더 지능적인 균형을 잡을 수 있습니다. 문제의 영웅에게.