Cần cho máy phát ngẫu nhiên dự đoán

Tôi là một nhà phát triển trò chơi web và tôi gặp vấn đề với các số ngẫu nhiên. Giả sử người chơi có 20% cơ hội nhận đòn chí mạng bằng thanh kiếm của mình. Điều đó có nghĩa là, 1 trong 5 lần truy cập nên rất quan trọng. Vấn đề là tôi có kết quả thực tế rất tệ - đôi khi người chơi nhận được 3 điểm trong 5 lần truy cập, đôi khi không có gì trong 15 lần truy cập. Các trận chiến khá ngắn (3-10 lần đánh), vì vậy điều quan trọng là có được sự phân phối ngẫu nhiên tốt.

Hiện tại tôi đang sử dụng PHP mt_rand(), nhưng chúng tôi chỉ chuyển mã của mình sang C ++, vì vậy tôi muốn giải quyết vấn đề này trong công cụ mới của trò chơi.

Tôi không biết liệu giải pháp là một số trình tạo ngẫu nhiên thống nhất hay có thể để nhớ các trạng thái ngẫu nhiên trước đó để buộc phân phối hợp lý.

Tôi đồng ý với các câu trả lời trước đó rằng sự ngẫu nhiên thực sự trong một số trò chơi nhỏ là không mong muốn - có vẻ như quá bất công cho một số trường hợp sử dụng.

Tôi đã viết một Shuffle Bag đơn giản như triển khai trong Ruby và đã thực hiện một số thử nghiệm. Việc thực hiện đã làm điều này:

• Nếu nó vẫn có vẻ công bằng hoặc chúng tôi chưa đạt đến ngưỡng cuộn tối thiểu, nó sẽ trả về một cú đánh công bằng dựa trên xác suất bình thường.
• Nếu xác suất quan sát được từ các cuộn quá khứ làm cho nó có vẻ không công bằng, nó sẽ trả về một cú đánh "công bằng".

Nó được coi là không công bằng dựa trên xác suất ranh giới. Chẳng hạn, với xác suất 20%, bạn có thể đặt 10% làm giới hạn dưới và 40% làm giới hạn trên.

Sử dụng các giới hạn đó, tôi thấy rằng với 10 lần truy cập, 14,2% thời gian thực hiện giả danh thực sự đã tạo ra kết quả nằm ngoài giới hạn đó . Khoảng 11% thời gian, 0 lượt truy cập quan trọng được ghi trong 10 lần thử. 3,3% thời gian, 5 hoặc nhiều lượt truy cập quan trọng đã hạ cánh xuống 10. Đương nhiên, sử dụng thuật toán này (với số lần lăn tối thiểu là 5), số tiền nhỏ hơn nhiều (0,03%) trong số các lần chạy "Công bằng" đã vượt quá giới hạn . Ngay cả khi cách triển khai dưới đây là không phù hợp (chắc chắn có thể thực hiện được nhiều điều thông minh hơn), điều đáng chú ý là thường thì người dùng của bạn sẽ cảm thấy không công bằng với giải pháp giả danh thực sự.

Đây là thịt của tôi FairishBagviết bằng Ruby. Toàn bộ triển khai và mô phỏng Monte Carlo nhanh chóng có sẵn ở đây (ý chính) .

def fire!
  hit = if @rolls >= @min_rolls && observed_probability > @unfair_high
    false
  elsif @rolls >= @min_rolls && observed_probability < @unfair_low
    true
  else
    rand <= @probability
  end
  @hits += 1 if hit
  @rolls += 1
  return hit
end

def observed_probability
  @hits.to_f / @rolls
end

Cập nhật: Sử dụng phương pháp này sẽ tăng xác suất tổng thể nhận được một đòn chí mạng, lên khoảng 22% khi sử dụng các giới hạn ở trên. Bạn có thể bù lại điều này bằng cách đặt xác suất "thực" của nó thấp hơn một chút. Xác suất 17,5% với sửa đổi công bằng mang lại xác suất dài hạn được quan sát là khoảng 20%, và giữ cho các hoạt động ngắn hạn cảm thấy công bằng.

Điều đó có nghĩa là, 1 trong 5 lần truy cập nên rất quan trọng. Vấn đề là tôi có kết quả thực tế rất tệ - đôi khi người chơi nhận được 3 điểm trong 5 lần truy cập, đôi khi không có gì trong 15 lần truy cập.

Những gì bạn cần là một túi shuffle . Nó giải quyết vấn đề ngẫu nhiên thực sự là quá ngẫu nhiên cho các trò chơi.

Thuật toán là như thế này: Bạn đặt 1 lượt truy cập quan trọng và 4 lần không quan trọng vào một cái túi. Sau đó, bạn chọn ngẫu nhiên thứ tự của chúng trong túi và chọn ra từng cái một. Khi túi rỗng, bạn điền lại với cùng các giá trị và chọn ngẫu nhiên. Bằng cách đó, bạn sẽ nhận được trung bình 1 lượt truy cập quan trọng trên 5 lần truy cập và nhiều nhất là 2 lượt truy cập quan trọng và 8 lần không quan trọng liên tiếp. Tăng số lượng vật phẩm trong túi cho ngẫu nhiên hơn.

Dưới đây là một ví dụ về cách triển khai (bằng Java) và các trường hợp thử nghiệm mà tôi đã viết cách đây một thời gian.

Bạn đã có một sự hiểu lầm về ý nghĩa ngẫu nhiên.

Cái nào trong số này là ngẫu nhiên hơn?

Trong khi cốt truyện thứ hai trông phân bố đồng đều hơn, thì thực sự ngẫu nhiên hơn là cốt truyện đầu tiên. Tâm trí con người thường nhìn thấy các mẫu ngẫu nhiên, vì vậy chúng ta thấy các cụm trong cốt truyện đầu tiên là các mẫu, nhưng chúng không phải - chúng chỉ là một phần của một mẫu được chọn ngẫu nhiên.

Đưa ra hành vi bạn yêu cầu, tôi nghĩ bạn đang chọn ngẫu nhiên biến sai.

Thay vì chọn ngẫu nhiên liệu lần truy cập này có quan trọng hay không, hãy thử ngẫu nhiên số lượt cho đến khi lần đánh quan trọng tiếp theo xảy ra. Ví dụ: chỉ cần chọn một số trong khoảng từ 2 đến 9 mỗi khi người chơi nhận được một lời phê bình, và sau đó đưa cho họ mức độ quan trọng tiếp theo sau khi nhiều vòng đấu đã trôi qua. Bạn cũng có thể sử dụng các phương pháp súc sắc để tiến gần hơn đến phân phối bình thường - ví dụ: bạn sẽ nhận được sự phê phán tiếp theo trong lượt 2D4.

Tôi tin rằng kỹ thuật này được sử dụng trong các game nhập vai có các cuộc chạm trán ngẫu nhiên trong thế giới bên kia - bạn chọn ngẫu nhiên một bộ đếm bước và sau nhiều bước đó, bạn lại bị tấn công. Cảm giác công bằng hơn rất nhiều vì bạn gần như không bao giờ bị hai lần chạm trán liên tiếp - nếu điều đó xảy ra dù chỉ một lần, người chơi sẽ trở nên cáu kỉnh.

Đầu tiên, xác định phân phối "thích hợp". Các số ngẫu nhiên là, ngẫu nhiên, ngẫu nhiên - kết quả bạn thấy hoàn toàn phù hợp với tính ngẫu nhiên (giả).

Mở rộng về điều này, tôi cho rằng những gì bạn muốn là một chút cảm giác "công bằng", vì vậy người dùng không thể đi 100 lượt mà không thành công. Nếu vậy, tôi sẽ theo dõi số lần thất bại kể từ lần thành công cuối cùng và cân nhắc kết quả được tạo ra. Giả sử bạn muốn 1 trong 5 cuộn để "thành công". Vì vậy, bạn tạo ngẫu nhiên một số từ 1 đến 5 và nếu đó là 5, thật tuyệt.

Nếu không, ghi lại thất bại và lần sau, tạo một số từ 1 đến 5, nhưng thêm vào, sàn (numFailures / 2). Vì vậy, lần này, một lần nữa, họ có cơ hội 1 trên 5. Nếu họ thất bại, lần sau, khoảng thời gian chiến thắng là 4 và 5; 2 trong 5 cơ hội thành công. Với những lựa chọn này, sau 8 lần thất bại, họ chắc chắn sẽ thành công.

Làm thế nào về việc thay thế mt_rand () bằng một cái gì đó như thế này?

(RFC 1149.5 chỉ định 4 là số ngẫu nhiên được hiệu chỉnh theo tiêu chuẩn của IEEE.)

Từ XKCD .

Hy vọng bài viết này sẽ hỗ trợ bạn: http://web.archive.org/web/20090103063439/http://www.gamedev.net:80/reference/design/features/randomness/

Phương pháp tạo 'số ngẫu nhiên' này phổ biến trong các trò chơi rpg / mmorpg.

Vấn đề nó giải quyết là đây (giải nén):

Một con nhện lưỡi kiếm ở cổ họng của bạn. Nó đánh và bạn bỏ lỡ. Nó đánh một lần nữa và bạn lại bỏ lỡ. Và lặp đi lặp lại, cho đến khi bạn không còn gì để đánh. Bạn đã chết và có một con nhện nặng hai tấn đang hả hê trên xác chết của bạn. Không thể nào? Không thể cải thiện? Đúng. Nhưng được cung cấp đủ người chơi và có đủ thời gian, điều không thể trở nên gần như chắc chắn. Đó không phải là con nhện lưỡi kiếm cứng, nó chỉ là sự xui xẻo. Bực bội như thế nào. Nó đủ để làm cho một người chơi muốn bỏ.

Những gì bạn muốn không phải là số ngẫu nhiên, mà là những con số có vẻ ngẫu nhiên đối với con người. Những người khác đã đề xuất các thuật toán riêng lẻ, có thể giúp bạn, như Shuffle Bad.

Để có phân tích chi tiết và sâu rộng về miền này, hãy xem Trí tuệ lập trình trò chơi AI 2 . Toàn bộ cuốn sách đáng đọc cho bất kỳ nhà phát triển trò chơi nào, ý tưởng về "những con số dường như ngẫu nhiên" được xử lý trong chương:

Tính ngẫu nhiên được lọc cho các quyết định AI và Logic trò chơi :

Tóm tắt: Sự khôn ngoan thông thường cho thấy rằng trình tạo số ngẫu nhiên càng tốt, trò chơi của bạn sẽ càng khó đoán hơn. Tuy nhiên, theo các nghiên cứu tâm lý học, sự ngẫu nhiên thực sự trong thời gian ngắn thường có vẻ không hợp lý với con người. Bài viết này cho thấy cách đưa ra các quyết định AI ngẫu nhiên và logic trò chơi trông ngẫu nhiên hơn đối với người chơi, trong khi vẫn duy trì tính ngẫu nhiên thống kê mạnh mẽ.

Bạn cũng có thể tìm thấy một chương thú vị khác:

Thống kê số ngẫu nhiên

Tóm tắt: Số ngẫu nhiên được sử dụng nhiều nhất bởi Trí tuệ nhân tạo và các trò chơi nói chung. Bỏ qua tiềm năng của họ là làm cho trò chơi trở nên dễ đoán và nhàm chán. Sử dụng chúng không đúng cách có thể tệ như bỏ qua chúng hoàn toàn. Hiểu cách tạo số ngẫu nhiên, giới hạn và khả năng của chúng, có thể loại bỏ nhiều khó khăn khi sử dụng chúng trong trò chơi của bạn. Bài viết này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các số ngẫu nhiên, thế hệ của chúng và các phương pháp để phân tách các số tốt và xấu.

Chắc chắn bất kỳ thế hệ số ngẫu nhiên có cơ hội sản xuất chạy như vậy? Bạn sẽ không nhận được một mẫu đủ lớn trong 3-10 cuộn để xem tỷ lệ phần trăm phù hợp.

Có lẽ những gì bạn muốn là một ngưỡng thương xót ... hãy nhớ 10 cuộn cuối cùng và nếu họ không có một đòn chí mạng nào, hãy cho họ một người chơi miễn phí. Làm mịn các cáp treo và mũi tên ngẫu nhiên.

Giải pháp của bạn tốt nhất có thể play-thử nghiệm với nhiều khác nhau không sơ đồ ngẫu nhiên và chọn một phương án khiến người chơi hài lòng nhất.

Bạn cũng có thể thử chính sách lùi cho cùng một số trong một cuộc chạm trán nhất định, ví dụ: nếu người chơi cuộn một 1lượt trong lượt đầu tiên của họ chấp nhận nó. Để có được một cái khác 1họ cần phải lăn 2 1s liên tiếp. Để có được một phần ba 1họ cần 3 liên tiếp, ad infinitum.

Thật không may, những gì bạn đang yêu cầu thực sự là một trình tạo số không ngẫu nhiên - bởi vì bạn muốn tính đến các kết quả trước đó khi xác định số tiếp theo. Đây không phải là cách mà các trình tạo số ngẫu nhiên làm việc tôi sợ.

Nếu bạn muốn 1 trong số 5 lần truy cập là quan trọng thì chỉ cần chọn một số trong khoảng từ 1 đến 5 và nói rằng lần truy cập đó sẽ rất quan trọng.

mt_rand () dựa trên triển khai Mersenne Twister , có nghĩa là nó mang lại một trong những phân phối ngẫu nhiên tốt nhất bạn có thể nhận được.

Rõ ràng những gì bạn muốn không phải là ngẫu nhiên, vì vậy bạn nên bắt đầu chỉ định chính xác những gì bạn muốn. Bạn có thể nhận ra rằng bạn có những kỳ vọng mâu thuẫn - rằng kết quả thực sự ngẫu nhiên và không thể dự đoán được, nhưng đồng thời chúng không nên thể hiện các biến thể cục bộ từ xác suất đã nêu - nhưng sau đó nó có thể dự đoán được. Nếu bạn đặt tối đa 10 lần không liên tiếp, thì bạn vừa nói với người chơi "nếu bạn có 9 lần không liên tiếp, thì lần tiếp theo sẽ rất quan trọng với sự chắc chắn 100%" - bạn có thể như cũng không bận tâm với sự ngẫu nhiên cả.

Qua một số lượng nhỏ các bài kiểm tra như vậy, bạn sẽ mong đợi kết quả như vậy:

Sự ngẫu nhiên thực sự chỉ có thể dự đoán được trên một kích thước tập hợp khổng lồ, như vậy hoàn toàn có thể lật một đồng xu và nhận được 3 lần liên tiếp lần đầu tiên, tuy nhiên trong vài triệu lần lật bạn sẽ kết thúc với khoảng 50-50.

Tôi thấy rất nhiều câu trả lời đề nghị theo dõi các số được tạo trước đó hoặc xáo trộn tất cả các giá trị có thể.

Cá nhân, tôi không đồng ý rằng 3 crits liên tiếp là xấu. Tôi cũng không đồng ý rằng 15 lần không liên tiếp là xấu.

Tôi sẽ giải quyết vấn đề, bằng cách sửa đổi cơ hội phê bình nó sau mỗi số. Ví dụ (để thể hiện ý tưởng):

int base_chance = 20;
int current_chance = base_chance;

int hit = generate_random_number(0, 100) + 1; // anything from 1 to 100
if(hit < current_chance)//Or whatever method you use to check
{
    //crit!
    if(current_chance > base_chance)
        current_chance = base_chance; // reset the chance.
    else
        current_chance *= 0.8; // decrease the crit chance for the NEXT hit.
}
else
{
    //no crit.
    if(current_chance < base_chance)
        current_chance = base_chance; // reset the chance.
    else
        current_chance *= 1.1; // increase the crit chance for the NEXT hit.
    //raise the current_chance
}

Bạn càng không nhận được một lời phê bình - bạn càng có nhiều cơ hội cho hành động tiếp theo của mình để phê bình. Thiết lập lại tôi bao gồm là hoàn toàn tùy chọn và nó sẽ cần thử nghiệm để biết liệu nó có cần thiết hay không. Có thể hoặc không mong muốn đưa ra xác suất cao hơn về một lần phê bình cho nhiều hơn một hành động liên tiếp, sau một chuỗi hành động dài không phê bình.

Chỉ cần ném 2 xu của tôi ...

Một vài câu trả lời hàng đầu là những lời giải thích tuyệt vời, vì vậy tôi sẽ chỉ tập trung vào một thuật toán cho phép bạn kiểm soát xác suất của "các vệt xấu" trong khi không bao giờ trở nên xác định. Đây là những gì tôi nghĩ bạn nên làm:

Thay vì chỉ định p , tham số của phân phối Bernoulli, là xác suất của một lần truy cập quan trọng, hãy chỉ định a và b , các tham số của phân phối beta, "liên hợp trước" của phân phối Bernoulli. Bạn cần theo dõi A và B , số lần truy cập quan trọng và không quan trọng cho đến nay.

Bây giờ, để chỉ định a và b , đảm bảo rằng a / (a ​​+ b) = p, cơ hội của một đòn chí mạng. Điều gọn gàng là (a + b) định lượng mức độ bạn muốn A / (A + B) gần với p nói chung.

Bạn làm mẫu của bạn như thế này:

hãy p(x)là hàm mật độ xác suất của phân phối beta. Nó có sẵn ở nhiều nơi, nhưng bạn có thể tìm thấy nó trong GSL dưới dạng gsl_ran_beta_pdf.

S = A+B+1
p_1 = p((A+1)/S)
p_2 = p(A/S)

Chọn một điểm nhấn quan trọng bằng cách lấy mẫu từ phân phối bernoulli với xác suất p_1 / (p_1 + p_2)

Nếu bạn thấy rằng các số ngẫu nhiên có quá nhiều "vệt xấu", hãy tăng tỷ lệ a và b , nhưng trong giới hạn, khi a và b đi đến vô cùng, bạn sẽ có cách tiếp cận túi xáo trộn được mô tả trước đây.

Nếu bạn thực hiện điều này, xin vui lòng cho tôi biết làm thế nào nó đi!

Nếu bạn muốn phân phối không khuyến khích các giá trị lặp lại, bạn có thể sử dụng thuật toán từ chối lặp lại đơn giản.

ví dụ

int GetRand(int nSize)
{
    return 1 + (::rand() % nSize);
}
int GetDice()
{
    static int nPrevious=-1;
    while (1) {
        int nValue = GetRand(6);
        // only allow repeat 5% of the time
        if (nValue==nPrevious && GetRand(100)<95)
            continue;
        nPrevious = nValue;
        return nValue;
    }
}

Mã này từ chối các giá trị lặp lại 95% thời gian, làm cho việc lặp lại không thể xảy ra nhưng không phải là không thể. Theo thống kê thì nó hơi xấu, nhưng có lẽ nó sẽ tạo ra kết quả mà bạn muốn. Tất nhiên, nó sẽ không ngăn chặn phân phối như "5 4 5 4 5". Bạn có thể nhận fancier và từ chối lần thứ hai (nói) 60% thời gian và lần thứ ba cuối cùng (nói) 30%.

Tôi không khuyên đây là thiết kế trò chơi hay. Đơn giản chỉ cần đề xuất làm thế nào để đạt được những gì bạn muốn.

Nó không thực sự rõ ràng những gì bạn muốn. Có thể tạo một hàm sao cho 5 lần đầu tiên bạn gọi nó, nó sẽ trả về các số 1-5 theo thứ tự ngẫu nhiên.

Nhưng điều đó không thực sự ngẫu nhiên. Người chơi sẽ biết rằng mình sẽ nhận được đúng 5 điểm trong 5 lần tấn công tiếp theo. Nó có thể là những gì bạn muốn mặc dù, và trong trường hợp đó, bạn chỉ cần tự mình viết mã. (tạo một mảng chứa các số và sau đó xáo trộn chúng)

Ngoài ra, bạn có thể tiếp tục sử dụng phương pháp hiện tại của mình và cho rằng kết quả hiện tại của bạn là do trình tạo ngẫu nhiên xấu. Lưu ý rằng không có gì sai với số hiện tại của bạn. Giá trị ngẫu nhiên là ngẫu nhiên. đôi khi bạn nhận được 2, 3 hoặc 8 giá trị tương tự trong một hàng. Bởi vì chúng là ngẫu nhiên. Một trình tạo ngẫu nhiên tốt chỉ đảm bảo rằng trung bình, tất cả các số sẽ được trả về như nhau thường xuyên.

Tất nhiên, nếu bạn đang sử dụng một trình tạo ngẫu nhiên xấu, điều đó có thể đã làm sai lệch kết quả của bạn và nếu vậy, chỉ cần chuyển sang một trình tạo ngẫu nhiên tốt hơn sẽ khắc phục vấn đề. (Kiểm tra thư viện Boost.Random để biết các trình tạo tốt hơn)

Ngoài ra, bạn có thể nhớ các giá trị N cuối cùng được trả về bởi hàm ngẫu nhiên của bạn và cân nhắc kết quả của các giá trị đó. (một ví dụ đơn giản sẽ là "cho mỗi lần xuất hiện của kết quả mới, có 50% cơ hội chúng ta nên loại bỏ giá trị và nhận một giá trị mới"

Nếu tôi phải đoán, tôi sẽ nói rằng gắn bó với sự ngẫu nhiên "thực tế" là đặt cược tốt nhất của bạn. Hãy chắc chắn rằng bạn sử dụng một trình tạo ngẫu nhiên tốt, và sau đó tiếp tục theo cách bạn đang làm.

Bạn có thể tạo một danh sách chứa các số từ 1 đến 5 và sắp xếp chúng theo ngẫu nhiên. Sau đó, chỉ cần đi qua danh sách bạn tạo ra. Bạn có đảm bảo chạy vào mọi số ít nhất một lần ... Khi bạn vượt qua 5 số đầu tiên, chỉ cần tạo 5 số khác ...

Tôi khuyên dùng hệ thống tỷ lệ phần trăm lũy tiến như Blizzard sử dụng: http://www.shacknews.com/onearticle.x/57886

Nói chung, bạn cuộn RNG sau đó so sánh nó với một giá trị để xác định xem thành công hay không. Điều đó có thể trông giống như:

if ( randNumber <= .2 ) {
   //Critical
} else {
   //Normal
}

Tất cả những gì bạn cần làm là thêm vào một sự gia tăng lũy ​​tiến trong cơ hội cơ bản ...

if (randNumber <= .2 + progressiveChance ) {
   progressiveChance = 0;
   //Critical
} else {
   progressiveChance += CHANCE_MODIFIER;
   //Normal hit
}

Nếu bạn cần nó trở nên lạ mắt hơn, thật dễ dàng để thêm vào. Bạn có thể giới hạn số tiền mà ProgressiveChance có thể nhận được để tránh cơ hội quan trọng 100% hoặc đặt lại nó vào một số sự kiện nhất định. Bạn cũng có thể tăng lũy ​​tiến với số lượng nhỏ hơn mỗi lần tăng với thứ gì đó như lũy tiến + = (1 - lũy tiến) * SCALE trong đó SCALE <1.

Chà, nếu bạn học toán một chút, có lẽ bạn có thể thử phân phối theo cấp số nhân

Ví dụ: nếu lambda = 0,5, giá trị mong đợi là 2 (hãy đọc bài viết đó!), Có nghĩa là bạn rất có thể sẽ nhấn / crit / bất cứ điều gì mỗi lượt thứ 2 (như 50%, hả?). Nhưng với phân phối xác suất như vậy, bạn sẽ bỏ lỡ xác định (hoặc làm ngược lại với bất cứ điều gì) ở lượt thứ 0 (một sự kiện, trong đó sự kiện đã xảy ra và Turn_count đã được đặt lại), có 40% cơ hội để đánh lượt tiếp theo, khoảng 65% cơ hội để thực hiện lần thứ 2 (tiếp theo sau tiếp theo), khoảng 80% để đạt hạng 3 và cứ thế.

Toàn bộ mục đích của phân phối đó là nếu một người có 50% cơ hội trúng và anh ta bỏ lỡ 3 lần liên tiếp, anh ta sẽ nhanh nhẹn (tốt, hơn 80% cơ hội, và nó tăng mỗi lượt tiếp theo). Nó dẫn đến kết quả "công bằng" hơn, giữ nguyên 50% cơ hội không thay đổi.

Nắm bắt 20% cơ hội của bạn, bạn có

• 17% để phê bình lượt đầu tiên
• 32% để crit lượt thứ 2, nếu không có crit xảy ra trong tất cả các lần trước.
• 45% để crit lượt thứ 3, nếu không có crit xảy ra trong tất cả các lần trước.
• 54% để crit lượt thứ 4, nếu không có crit xảy ra trong tất cả các lần trước.
• ...
• 80% để crit lượt thứ 8, nếu không có crit xảy ra trong tất cả các lần trước.

Nó vẫn còn khoảng 0,2% (so với 5%) cơ hội 3 crits + 2 non-crits trong 5 lượt tiếp theo. Và có 14% cơ hội của 4 kết quả không phải là crits, 5% của 5, 1,5% cho 6, 0,3% cho 7, 0,07% cho 8 kết quả không phải là crits. Tôi đặt cược "công bằng hơn" của nó hơn 41%, 32%, 26%, 21% và 16%.

Hy vọng bạn vẫn không chán đến chết.

Điều gì về việc làm cho cơ hội quan trọng phụ thuộc vào các cuộc tấn công N cuối cùng. Một sơ đồ đơn giản là một loại chuỗi markov: http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain nhưng dù sao mã cũng rất đơn giản.

IF turns_since_last_critical < M THEN 
   critial = false
   turns_since_last_critical++;
ELSE
   critial = IsCritical(chance);
   IF Critial THEN
       turns_since_last_critica = 0;
   ELSE
       turns_since_last_critica++;
   END IF;
END IF;

Tất nhiên bạn phải thực hiện toán học của mình vì cơ hội phê bình thấp hơn cơ hội phê bình một khi bạn biết rằng nó đã đủ lượt kể từ lần cuối cùng

OP

Khá nhiều, nếu bạn muốn nó công bằng, nó sẽ không phải là ngẫu nhiên.

Vấn đề của trò chơi của bạn là độ dài trận đấu thực tế. Trận đấu càng dài, bạn sẽ thấy càng ít sự ngẫu nhiên (crits sẽ có xu hướng là 20%) và nó sẽ tiếp cận các giá trị dự định của bạn.

Bạn có hai tùy chọn, tính toán trước các cuộc tấn công dựa trên các cuộn trước đó. Bạn sẽ nhận được một crit cứ sau 5 lần tấn công (dựa trên 20% của bạn), nhưng bạn có thể thực hiện thứ tự nó xảy ra ngẫu nhiên.

listOfFollowingAttacks = {Hit, Hit, Hit, Miss, Crit};

Đó là mẫu bạn muốn. Vì vậy, làm cho nó chọn ngẫu nhiên từ danh sách đó, cho đến khi trống, họ tạo lại nó.

Đó là một mô hình tôi đã tạo cho trò chơi của mình, nó hoạt động khá tốt, cho những gì tôi muốn nó làm.

tùy chọn thứ hai của bạn, sẽ là, tăng cơ hội phê bình, có lẽ bạn sẽ thấy một số chẵn hơn vào cuối tất cả các cuộc tấn công (giả sử rằng các trận đấu của bạn kết thúc khá nhanh). Càng ít% cơ hội, bạn càng nhận được nhiều RNG.

Bạn đang xem một phân phối tuyến tính, khi bạn có thể muốn một phân phối bình thường.

Nếu bạn còn nhớ hồi còn trẻ chơi D & D, bạn đã được yêu cầu lăn nhiều cái chết hai mặt, sau đó tổng hợp kết quả.

Ví dụ, lăn xúc xắc 4 x 6 mặt khác với lăn xúc xắc 1 x 24 mặt.

City of Heroes thực sự có một thợ máy gọi là "streakbreaker" giải quyết chính xác vấn đề này. Cách thức hoạt động của nó là sau khi một chuỗi bỏ lỡ có độ dài liên quan đến xác suất trúng thấp nhất trong chuỗi, cuộc tấn công tiếp theo được đảm bảo là một cú đánh. Ví dụ: nếu bạn bỏ lỡ một cuộc tấn công với hơn 90% để có cơ hội thì cuộc tấn công tiếp theo của bạn sẽ tự động tấn công, nhưng nếu cơ hội trúng của bạn thấp hơn như 60% thì bạn sẽ cần phải có một vài lần bỏ lỡ liên tiếp để kích hoạt "kẻ tấn công" (tôi không biết con số chính xác)

Điều này thực sự có thể dự đoán được ... nhưng bạn không bao giờ có thể chắc chắn.

Làm thế nào về trọng số giá trị?

Ví dụ: nếu bạn có 20% cơ hội để đánh chí mạng, hãy tạo một số từ 1 đến 5 với một số đại diện cho một đòn chí mạng hoặc một số từ 1 đến 100 với 20 số là một đòn chí mạng.

Nhưng miễn là bạn đang làm việc với các số ngẫu nhiên hoặc giả ngẫu nhiên, không có cách nào có khả năng tránh kết quả mà bạn hiện đang thấy. Đó là bản chất của sự ngẫu nhiên.

Phản ứng về: "Vấn đề là tôi nhận được kết quả thực tế rất tệ - đôi khi người chơi nhận được 3 điểm trong 5 lần truy cập, đôi khi không có gì trong 15 lần truy cập."

Bạn có cơ hội ở đâu đó trong khoảng từ 3 đến 4% khi không nhận được gì trong 15 lần truy cập ...

Tôi sẽ đề xuất "cái chết ngẫu nhiên bị trì hoãn" sau đây:

• Duy trì hai mảng, một (in-array ban đầu chứa đầy các giá trị từ 0 đến n-1, còn lại ( out-array) trống
• Khi một kết quả được yêu cầu:
  • trả về một giá trị ngẫu nhiên từ tất cả các giá trị được xác định trongin-array
  • di chuyển giá trị này từ in-arrayđếnout-array
  • di chuyển một yếu tố ngẫu nhiên (trên tất cả các yếu tố, bao gồm cả yếu tố không xác định!) từ out-arraytrở lại vàoin-array

Điều này có đặc tính là nó sẽ "phản ứng" chậm hơn khi n lớn hơn . Ví dụ: nếu bạn muốn có 20% cơ hội, đặt n thành 5 và nhấn 0 là "ít ngẫu nhiên" hơn so với cài đặt n thành 10 và nhấn 0 hoặc 1, và biến 0 thành 199 trên 1000 sẽ gần như không thể phân biệt với sự ngẫu nhiên thực sự trên một mẫu nhỏ. Bạn sẽ phải điều chỉnh n theo kích thước mẫu của bạn.

Tính toán trước một đòn chí mạng ngẫu nhiên cho mỗi người chơi.

// OBJECT
//...
// OnAttack()
//...
c_h = c_h -1;
if ( c_h == 0 ) {
 // Yes, critical hit!
 c_h = random(5) + 1 // for the next time
 // ...
}

Tôi nghĩ có lẽ bạn đang sử dụng chức năng phân phối ngẫu nhiên sai. Bạn có thể không muốn phân phối đồng đều trên các số. Thay vào đó, hãy thử phân phối bình thường để các lượt truy cập quan trọng trở nên không phổ biến hơn các lượt truy cập 'thông thường'.

Tôi làm việc với Java vì vậy tôi không chắc chắn nơi bạn có thể tìm thấy thứ gì đó cho C ++, cung cấp cho bạn các số ngẫu nhiên với phân phối bình thường nhưng phải có một cái gì đó ở ngoài đó.