1 引言 近年来,随着电脑网络游戏和手机游戏市场的增长,对游戏玩家行为分析的需求也随之增长。游戏行为分析,特别是针对异常或异常行为的分析,旨在通过为玩家提供适当的难度来帮助玩家保持游戏参与度。如果玩家面临非常困难或意外的游戏体验,则玩家的行为可能会与平时不同。如果这种情况发生在游戏设计师预期的时间,这可能不是问题。然而,意外的玩家体验是导致玩家停止玩游戏的一个因素,因此如果这种行为发生在游戏设计师未预期的时间,设计师需要确定时间和原因并进行修复,以确保流畅的游戏体验(El-Nasr 等人,2016 年)。
•基于嫉妒的[1.6] - 基于嫉妒的游戏(基于嫉妒的游戏)在游戏算法理论中是指参与者不仅对自己的成果或利润感兴趣的情况,而且还将他们对其他玩家的立场进行比较。在此类游戏的背景下,与平等,社会正义和令人满意的满足感有关的问题至关重要。•图表中的分配[4] - 图中的分配游戏(图中的分配游戏)是算法游戏理论领域的一个概念,该概念着重于图形结构上的资源分配。在这些游戏中,图表的顶部代表了各种玩家,边缘确定了哪些玩家相关。玩家争夺位于图形边缘的资源。•Stackelberg [5] - 算法游戏理论中的Stackelberg方法是玩家之间战略互动的概念之一,其中一个名为“领导者”的玩家在另一个玩家面前做出决定,称为观察者。5对裁判员项目成员的要求不需要知道算法游戏理论的早期知识,算法和离散数学的基础知识。
● 吹口哨:吹口哨是一种强大的技能,可以分散敌人的注意力,并将其引诱出来。该技能的关键部分是敌人的瞄准,为此我们使用了玩家驱动的屏幕空间瞄准。我们使用了计分函数来选择靠近玩家且靠近屏幕中心的 NPC。同样重要的是,要对我们正在引诱敌人的群体中的其余 NPC 做出适当的反应(Ocio 18)。● 巫毒娃娃:这种消耗品在被扔到地上时会开始发出声音事件。敌人会对此事件做出反应,走近并调查声音的来源。当敌人在附近时,巫毒娃娃会爆炸。● 暗杀小队:这是一组由四名盟友组成的小队,在战斗中帮助玩家。它本身并不是隐身干扰,但也不会破坏玩家的隐身状态。当友方 AI 小组开始杀死敌人时,玩家仍然可以潜行。敌人知道暗杀小队,但仍然不知道玩家。暗杀小队成员利用感官探测敌人,并相互分享对敌人的了解。由于他们需要能够帮助玩家,因此他们还会自动了解玩家检测到的所有敌人,玩家正在运行使用 360 度视野的简化版识别系统。小队协调是通过位置选择系统实现的。当小队的一名成员寻找一个好位置时,系统会知道所有小队成员的当前位置以及他们的目标位置。这样,我们就可以控制他们彼此之间的距离。
一旦玩家有信心了,他们就会开始与其他玩家战斗,争夺宝珠、权力和荣耀!玩家将与由强大军阀领导的军队一起参与战略复杂的 PvP 战斗。在游戏的这一部分,失败的单位将复活为堕落者。这些不死部队可以被召唤来与地牢中的恶魔战斗,玩家将在那里找到强大的战利品,帮助他们再次与活人战斗,从而完成玩家参与的循环。
我们之前研究过纯策略纳什均衡,特别是在拥堵博弈的背景下,这种均衡是肯定存在的。提醒一下,拥堵博弈承认一个潜在函数 Φ,其特性是玩家通过切换策略而导致的成本变化恰好是 Φ 的变化。因此,纯纳什均衡对应于 Φ 的局部最小值,因为没有局部改进的可能性(玩家的单方面行动)可以确保没有玩家可以单方面降低其成本。由于我们的游戏有有限多的玩家,每个玩家都有有限多的策略,因此 Φ 只能取有限多的值,因此具有全局最小值,从而至少有一个局部最小值(因此是纯纳什均衡)。
在电子游戏中,调整战斗难度可能是一项艰巨的任务。当我们谈论多个 AI 代理同时向玩家射击的场景时,情况尤其如此。在这种情况下,可能会出现意外的伤害峰值,这会使难度平衡变得更加困难。本章将展示如何在不损害玩家体验的情况下避免它们,同时仍为设计师提供许多平衡功能。有几种不同的方法来解决这个问题。我们可以调整 AI 武器造成的伤害;我们可以添加一些启发式方法,根据诸如玩家上次被击中后经过的时间或同时瞄准玩家的 AI 数量等因素动态修改伤害值;或者我们可以让 AI 不那么准确,每隔几次射击才真正击中玩家一次。后者将是本章的重点:利用 AI 的准确性来更好地控制玩家每帧可以受到的伤害量。这是一个复杂而有趣的话题,主要有两个部分:
通过玩猜字谜游戏,探索您和您的朋友、家人或同学表达情感的更多方式!成人或所有玩家将在纸条上写下场景。对于不识字的玩家,成人可以在他们耳边低声讲述一个场景。玩家将轮流表演他们在那个场景中会感受到的情感。(例如:“你在足球比赛中得分。”)然后小组将猜测演员表现出的情感。一旦他们猜对了,演员就可以解释这个场景,其他玩家有机会分享他们是否会有相同的情感或以不同的方式表达它。
摘要:恐惧是经济决策的重要因素,例如影响投资,冲突,犯罪和政治。i模拟可能处于中立或可怕的心态的玩家之间的战略互动。心态决定了玩家的实用程序功能。我的两个主要假设是,可怕的玩家更关心风险,并且在球员预期的负面结果的预期成本大大增加之后,恐惧会引起恐惧。我将payo效应归一化,使得结果只有足够的糟糕,即可能会在预期有负payo时灌输恐惧。玩家对负面结果的预期成本的信念决定了玩家在心理状态之间的转移,我在分析应用程序时使用心理游戏理论。我展示了恐惧如何在银行客户之间传播并引起银行恐慌,以及玩家如何利用恐惧来实现所需的范围。我还说明了恐惧的趋势,即扩大对不良事件的行为反应。