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如何在游戏设计中利用战利品掉落表

发布时间:2020-02-10 12:51:07 阅读: 来源:电热板厂家

导读:许多游戏都带有战利品。通常情况下这些战利品的分配都是随机的。战利品掉落是特别常见的主题,但却也是每个设计师经常会觉得头疼的内容。以下是我在过去几年所遇到的最佳实践。

你的基本战利品表

这里的目标是为了基于特定几率掉落一组道具。假设当你打败一个敌人,你便有机会获得盾牌,稀有的剑,或者什么都没有。

例子

战利品表

道具:

名字:剑

重量:10

道具:

名字:盾

重量:40

道具:

名字:空

重量:50

设置

道具:你想要提供给玩家的一种道具。

战利品表:将一组道具放进战利品表中。这只是一部分道具。例如一个战利品表将包括:剑,盾,空。

重量:每个道具都带有掉落重量:从1到10000。例如一把剑的掉落率可能是10。

空道具:战利品表中会有一个道具是“空”,这意味着如果滚动到它,便不会掉落任何战利品。

loop drop(from 3dmgame)

滚动战利品

总概率:首先,计算战利品表中的所有重量。在上述例子中便是10+40+50=100。因为这些数值并不是百分比,所以它们并不需要加到100。

接下来分配每个道具的范围。剑=1至10,盾=11至50,空=51至100。

从1至100生成一个随机数。

将该数值与范围进行比较。这便能够决定到底会掉落哪种道具。

再次滚动:生成多个随机数值去模拟多次滚动。

所以玩家会如何看待它们?我们设置剑的掉落几率为10%,盾的掉落几率为40%,而什么都不会掉落的几率为50%。

作为设计师,我可以将空的重量改为100,而现在我将剑的掉落几率设为6.6%(10/150),盾的掉落几率为26%(40/150),什么都不会掉落的几率为66%(100/150)。

映射到其它常见的随机系统

这一系统只是在重申许多其它相似的随机性方法。这是训练你的设计师大脑在基于战利品表,纸牌或筛子上理解任何随机性问题间转换的有趣方法。

纸牌

想象你能够洗牌并获取的桥牌。

桥牌上的每种纸牌类型都是一种道具。

特定类型的纸牌数量便是道具的重量。

洗牌等同于为每种道具分配范围并生成随机数。

抽取纸牌等同于选择掉落的道具。

现在常见的桥牌都拥有52张牌,但如果是基于战利品表,你便可以不受约束地进行操作。你的桥牌拥有1000张各种类型的纸牌。或者它们可以提供与典型的扑克手所拥有的较小的桥牌。

筛子

筛子同样也能够映射到战利品表上。

每一个独立的筛子都是一张战利品表。

筛子的每一面(1至N)便等同于道具。

筛子的每一面都拥有重量“1”(除非你是在使用超重的筛子!)。

多次滚动筛子代表多次滚动同一个战利品表。所以2D6便等同于抽取一个带有6种道具的战利品表2次。

变量

既然我们定义了一个基本的战利品表,我们还可以做些什么?

变量:道具组合

你同样也可以掉落战利品组合。道具并不需要一定是单一的内容。例如我可以扩展它从而让玩家同时获得一个盾牌和一个生命药剂。

例子

战利品表

道具:

名字:剑

重量:10

道具:

名字:盾

名字:生命药剂 数值:2

重量:40

道具:

名字:空

重量:50

变量:总是掉落

常见的需求是标记一个道具从而提升它的掉落频率。这里存在一种惯例,即带有“-1”重量的道具将会更常掉落。

变量:可重复的随机性

有时候你会希望能够重复一个随机滚动。例如当一名玩家保存了游戏,并能在之后重新加载以避免糟糕的战利品掉落结果,这将导致非常折腾的玩家行为。而如果存在一种方法能够避免这种情况,所有玩家都会很高兴吧。

大多数临时的伪随机数生成程序都是使用一个种子值。只要你能够保存该种子值,你便能够再次运行随机数生成程序并获得同意的结果。

变量:无需改变而滚动

上述系统的问题在于玩家可能会一直滚到“空”。这也是玩家常常抱怨的结果。就像“我玩了3000多次却从未获得MegaGoldenLootGun!”。

在统计学中存在两种基本的抽样类型:

放回抽样:你将从列表中抽取数值然后在记录你所获得的数值后,你会将它们放回去。如此你便有可能在下次抽取时拥有同样的几率。

不放回抽样:你将从列表中抽取数值,并且在你记录之后便将其置于一边。如此你在下次抽取时抽到该道具的几率便会下降,而抽到剩下道具的几率便会增加。

《俄罗斯方块》便使用了不放回抽样。每种俄罗斯方块都有自己的战利品表。每次你获得一个特殊组块时,它便会被移出列表。这种方法能够保证你在长时间等待长方形组块时将能获得它。

以下是关于你在战利品表中如何执行不放回滚动。

当你滚动一个道具时,将其的重量减少1。这也等同于将它的范围和最大范围减去1。

确保在玩家下次滚动时他们的战利品表已经进行了修改。

变量:保证特殊的掉落道具

有时候不放回滚动不够快,而你却希望保证战利品的掉落。暴雪便保证了特定稀有道具的掉落从而让玩家无需长时间地刷道具。

你可以只是提升重量,但是随着玩家多次玩游戏,他们会感受到获得某些有保证的道具的低频率与获得一种道具慢慢提升的几率之间的明确区别。

以下是关于如何执行有保证的掉落战利品。

当你滚动任何无保证的道具时,减少X%无保证的道具重量。

X=100/在有保证的道具掉落前滚动的最大数量。

确保在玩家下次滚动时他们的战利品表已经进行了修改。

例子

假设你想要在5个回合后剑能够频繁掉落,尽管它只拥有10%的掉落几率。

如此X=100/5或20%

所以每次当你滚到剑时,盾的重量便会下降8(40*0.2),而空的重量会下降10(50*0.2)。

在5个回合后,所有其它道具的重量将变成0,剑便会拥有100%的掉落几率。

变量:分等级的战利品表

战利品表通常都是新资源的来源。然而你很容易进入一种情境,即你掉落了太多或太少特殊资源。这时候一些限制将很有帮助。

一种解决方法便是使用不放回的分等级的战利品表。当一种特殊资源用尽时,玩家将不再获得该资源。我们在每日货币奖励中便使用了这一方法。我们想要每天派发100个货币,并且不会超过这一数值。但是我们也想将其作为战利品系统的一部分。

创造两个表:奖励和每日货币。

让主要的战利品表参照每日货币表。

当选择每日货币时,滚动列表并明确你获得了多少货币。

例子

战力品表:奖励

道具:

名字:剑

重量:10

道具:

名字:每日货币

重量:40

道具:

名字:空

重量:50

战利品表:每日货币

类型:不放回

更新率:每日

道具:

名字:货币,数值:1

重量:10

道具:

名字:货币,数值:10

重量:4

道具:

名字:货币,数值:50

重量:1

在上述例子中,玩家有40%的机会获得货币。然后我们将滚动每日货币表并看看它们是否能够基于10次奖励每次1个货币,4次奖励每次10个货币以及1次奖励每次50个货币而在一天中获得最多的100个货币。

当每日货币战利品表空了时,它们只有在隔天更新时才会再次被填满。

变量:有条件的掉落

有时候你会想要测试是否应该基于一些外部变量去掉落道具。在《 Realm of the Mad God》中,我们便想要避免未创造任何伤害而杀死boss的“搭便车者”获得战利品。所以在战利品表中,我们添加了检查。如果滚动到战利品表中的一种有价值的道具,我们便会检查玩家对敌人所造成的伤害是否超过X%。

你可以基于玩家的级别或敌人的级别改变战利品的有效性。就像我更倾向于使用多个较小的战利品表,并且系统非常灵活,足以让你能够轻松地使用一些较大的列表和条件去创造数据。

变量:编辑器

你可以基于以下外部逻辑修改掉落物的数量或重量。例如擅长收集的玩家能够获得比不擅长收集的玩家2倍多的特殊掉落道具。或者你可以修改重量。较高级别的角色的所有道具可能拥有-50%的重量,这远低于他们的级别。

其它使用

掉落物列表通常是用于掉落战利品,但我们也可以在其它地方发现它们。

程序生成:使用列表去创造武器或角色。

AI:使用列表去选择行为,如攻击或移动。

这可能有点愚蠢,但的确存在一些更好的方式去创造AI!一种方式便是将随机性当成任何系统的一阶模型。人类大脑是如何创造系统模型?我们为系统创造了观察报告。并注意到这些观察值重复出现的频率和趋势。在之后我们开始理解“为什么”会发生某些情况以及每个部分之间的临时关系。

在物理学中,我们经常会开玩笑地说,为了创造一只奶牛模型,即一个复杂的有机体,我们需要做的第一步便是“想象一只球形的奶牛。”通过创造一个简单的模型,我们便能够以最低成本生成有用的见解。

很多时候,掉落表其实就是一个复杂系统的以人类为中心的近似值。对于许多系统,大多数玩家的移动都不会超过一个基本的概率理解,所以创造更复杂的模型只会浪费时间。有效的游戏设计是创造模型去最小化必要级别以创造出理想的游戏体验。

考虑:《龙与地下城》便基于必要的战利品掉落表创造了完整的宇宙。这就是专注于最小化系统。

战利品掉落表并不是你需要的唯一工具,但在很多情况下,它却是一种很有效的工具。

程序生成思维实验

以下是使用掉落表的简单程序生成系统。存在许多其它方式能够做到这点,但这却是最需要你进行思考的方法。让我们假设你想要创造一个程序生成敌人。

一开始先创造独特的敌人列表。也许你的敌人是由移动类型,攻击类型,防御类型以及财宝类型所组成。

为每种类型创造战利品表。

基于强度提供给战利品表中的每种道具能量值。例如,刀的攻击可能较弱,那么它的能量值便是5。而较大的铁锤的能量值为15。

创造另一个战利品表。这是各种属性的修改内容。例如,“强大”将为攻击增加20%的数值。你也可以将攻击设为“弱”,这将减少50%的数值。

现在让我们生成一个敌人

设定一个目标:为你的生成敌人设定一个目标能量。假设你想要一个拥有40能量值的敌人。

滚动:滚动每个部分并将其添加到列表上。

分数:添加所有的能量值去获得一个分数。

调整:如果这些部分的总和超过目标值,那就为较低的能量部分添加一个攻击或滚动。如果总和低于目标值,那就为较高的能量部分添加一个攻击或滚动。

重复:重复这一过程直到你到达一个预期的错误门槛(远离能量40)或者你耗尽了你想要消耗的迭代数。

现在你便拥有一个程序生成敌人。对于这一基本系统你可以进行多次调整,但它大多数情况下都是有用的。作为练习,你可以想想:

排除列表:如果选择了列表中的两个部分,那就丢掉敌人再次滚动。

多重限制:基于多个标准进行评判的部分。需要注意的是,当你添加更多限制时,你便更加不可能聚集多重结果。

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