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博弈游戏规则图形化研究

2018-08-03 12:15    

前言

很多人都喜欢听《罗辑思维》节目,尤其是早期的节目。我曾经无意中听到一个人对该节目的评价感觉非常有道理。“罗胖讲的并不是什么全新的知识,他是把一个个我们习以为常的事情用精炼准确的语言表达出来,让我们有恍然大悟且深感认同。”

因此我也在想,能不能用具象化的手段把一些设计中很抽象的东西表达出来。就如同物理学中的“受力图”,把无形的力用图示表达出来。

策略集合

先给出一段百度百科上对于策略集合的定义:策略集合指参与者可能采取的所有行动方案的集合。策略集合必须有两个以上元素,否则,无所谓对策,只是独自决策。

把策略集合图形化,按照策略宽度和策略深度来描述。

策略宽度指组成决策的元素个数。

策略深度指所有决策元素能够带来的变化量。

基本对弈模型

把对弈的情形抽象化,可以得到以下图像。

为了让这个模型更好理解,下面举几个常见的例子。

扑克牌-斗地主

以斗地主为例,三方起手抓完所有牌,然后轮流出压制牌。直到一方把牌出完。

在起手时,每个人的牌最多,策略宽度和深度都是最大的。

对弈区就是打出的牌,因为只有最后一次出的牌对后续决策有影响,所以对弈区的宽度只是在一个很小的范围内变化。

每打出一次牌,自己的策略宽度和深度都在缩小,但是也越接近胜利。

对于高手而言,通过记牌和揣测其他人剩余手牌,让盲区变得逐渐透明来获取竞争优势。

象棋

不管是中国象棋还是国际象棋,所有的棋子都是摆在对弈区中的,而玩家的对弈行为只是移动棋子。

同样的,在开局时,对弈区面积最大,因为棋子最多。

随着棋局进行,有棋子被吃掉,双方的对弈区宽度逐渐缩小,但是剩下的每个棋子的策略深度随之加大(每个棋子有更大的活动空间)。

所以在象棋中有解“残局”的玩法。

围棋

围棋的对弈区非常庞大,虽然盘面上的棋子无法在移动,但是棋子之间的相对位置所构成的对弈局势却是比象棋复杂的多。

玩家的未决策略只有下一手的棋子所摆放的位置。

围棋对弈开局时台面上没有棋子,此时的策略宽度和深度都是最大的,随着手数增加,对弈区的策略宽度和深度都在逐渐缩窄。

所以在围棋对决中,中盘认输的现象会比较常见,因为当对弈进行到一定程度,劣势一方可能已经丧失翻盘机会。

炉石传说

双方有30张牌的牌库,起手有3~4张牌,最多有10张牌,场上最多各有7个随从。以击杀对方英雄为游戏目标。

每回合都会从牌库补充手牌,也就是增加未决区的策略宽度和深度,拥有的随从、武器越多,策略宽度和深度也就更大。极限情况就是7个随从1把武器外加10张手牌。

暴雪的历次改版,有一个核心目的就是希望让玩家通过场面上的卡牌交换来一步步的扩大优势,而不是依靠手牌中的爆发力进行“打脸”。

模型总结

再来回顾一下描述策略集合的这张图。

策略集合的“面积”代表对弈的难度。面积越大,则每次决策考虑的因素越多。

而设计一套对弈规则的时候,一定要考虑目标用户可以接受什么难度的策略集合。

该模型也可以用在我们对某个已有对弈规则做微创新的时候。

比如刀塔传奇战斗时只要点一下技能即可,玩家只要考虑技能的释放时机,有些团队在模仿时加入了技能可以选择目标,这就是增加了策略深度,该玩法对玩家的“智商”要求也就越高了。游戏面向的用户群也就更“硬核”。

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