好的,咱们来聊聊怎么给炉石传说里的随从搭个数学模型。这事儿说起来可不简单,但要是想把这游戏玩得更透彻,或者做点什么有趣的分析,这个基础可是必须得打牢。我会尽量讲得细致点,也避免那些听起来像机器生成的东西。
为啥要给随从建模?
首先得明白,为啥我们要费这个劲儿?原因挺多的:
卡牌强度评估: 最直接的用途。一张新卡出来,它到底值不值得放进套牌?跟现有卡比起来怎么样?一个好的模型能帮我们量化这一点,不再仅仅是“感觉不错”。
套牌构筑优化: 我们怎么知道最优的曲线是什么样?每个职业最适合的随从比例是多少?模型可以指导我们根据战术目标来选卡。
对局策略分析: 在某个回合,我应该打出哪个随从才能最大化我的优势?模型可以帮助我们预测不同行动的潜在收益和风险。
AI和模拟器开发: 如果你想写个能玩炉石的AI,或者做一个帮你分析套牌的工具,那随从模型就是基石中的基石。
随从的基本构成要素
一个炉石随从,咱们从最基础的属性入手。这些都是我们建模需要考虑的“变量”:
1. 法力水晶消耗 (Mana Cost): 这是最核心的制约因素。一张卡有多强,首先得看它花了多少费。低费随从要高效,高费随从要有爆炸性的影响力。
2. 攻击力 (Attack): 随从的直接伤害能力。这是决定它能否交换掉对方随从的关键。
3. 生命值 (Health): 随从能承受多少伤害而不死。这是它的生存能力,也是它能输出多少次伤害的保障。
4. 种族 (Tribe): 像“龙”、“鱼人”、“恶魔”之类的。种族本身可能不直接影响强度,但它会与其他卡牌产生联动,这是个重要的“属性标签”。
5. 关键词技能 (Keywords/Abilities): 这是让随从变得“有趣”的地方。比如“战吼”(Battlecry)、“亡语”(Deathrattle)、“嘲讽”(Taunt)、“冲锋”(Charge)、“圣盾”(Divine Shield)、“吸血”(Lifesteal)、“潜行”(Stealth)等等。这些技能的价值才是模型最难捕捉,但也最能体现卡牌设计精妙之处的地方。
6. 特效文字 (Text/Effect): 除了关键词,很多随从还有独一无二的文字描述,比如“每当你的回合结束时,对一个随机敌方随从造成2点伤害”。这些也是需要量化的部分。
建立模型:从简到繁
咱们可以一步步来,先搭个最基础的模型,再慢慢往里加东西。
第一步:最基础的“身材”模型 (StatBased Model)
这是最直观的,只考虑攻击力和生命值。炉石里有个不成文的“身材”规律,就是随从的攻击力+生命值之和,大致和它的法力水晶消耗成正比。我们可以称之为“身材点数”或“价值点数”。
核心思想: 玩家往往倾向于选择身材“合格”的随从。
模型假设: 我们可以给每个法力水晶点数赋予一个基础的“身材价值”。例如:
1费随从:期望身材可能是 2/1 或 1/2
2费随从:期望身材可能是 2/3, 3/2
3费随从:期望身材可能是 3/4, 4/3
……以此类推。
如何量化:
“价值”公式: 一个简单的模型可以是: `随从价值 = (攻击力 + 生命值) / 法力水晶消耗`。
对比参考: 我们将一张卡牌的 `(攻+生)` 与其法力消耗对应的“平均身材”进行比较。如果远高于平均值,就说明它身材“超标”了。
举例: 一张 3费 4/5 的随从,它的 `(攻+生)` 是 9。按照上面的粗略估计,3费随从期望身材可能在 3+4=7 或 4+3=7 左右。所以 4/5 的身材就显得很不错了,它“超标”了。
局限性: 这个模型太简单了。它完全忽略了技能和种族,这在炉石里是万万不能的。一张 3费 1/1 的嘲讽随从,可能比一张 3费 3/2 的普通随从更有价值。
第二步:加入技能的“价值” (AbilityValue Model)
这是提升模型复杂度的关键。我们需要尝试为各种关键词和特效赋予一个“价值点数”。但这非常主观,而且需要大量数据支撑。
核心思想: 技能可以弥补身材的不足,或者放大身材的优势。
如何量化技能价值:
类比法: 寻找那些身材差但靠技能打出效果的卡。比如,一张 1费 1/1 的“嘲讽”随从,本身身材不值1费,但它提供的嘲讽功能是关键。那么我们可以给“嘲讽”这个关键词一个价值。
市场价法: 在炉石卡牌库中,是否存在大量随从,其身材正好能支撑其技能的法力消耗?例如,如果市场上有很多 2费 3/2 的随从,那我们就可以认为 2费 3/2 基本上是“白送”的,剩下的法力消耗就用来支付技能。
对局影响法: 评估一个技能在对局中可能产生的“影响”。例如,“圣盾”让随从可以白吃一次伤害,这相当于为随从“免费”加了一层护甲,或者让它能安全地进行一次交换。
通用技能价值估算 (举例,需要数据验证):
嘲讽:约 0.5 1 费
冲锋:约 1 1.5 费 (取决于攻击力)
圣盾:约 1 1.5 费
吸血:约 0.5 费 (取决于攻击力,回血量)
亡语(产生特定效果):价值不定,看效果
战吼(产生特定效果):价值不定,看效果
改进的模型公式:
`随从总价值点数 = (基础身材价值) + (技能总价值)`
我们可以把一个随从的法力消耗看作是它“总的价值上限”。然后用 `(基础身材价值) + (技能总价值)` 来评估它是否“物有所值”。
`随从身材的“额外价值” = (攻击力 + 生命值) (法力水晶消耗 每费期望身材)`
`随从技能的“额外价值” = sum(各个技能的价值)`
`随从总额外价值 = 随从身材的“额外价值” + 随从技能的“额外价值”`
如果一个随从的“总额外价值”为正数,并且是随从本身法力消耗的显著比例,那么它通常被认为是身材和技能都很好的卡。
举例: 一张 3费 2/3 嘲讽。
按基础身材看,3费 2/3 是偏弱的(可能期望 3费 3/4 或 4/3 的身材组合)。假设每费身材价值是 1.5,那么 3费 2/3 的身材相当于 31.5 = 4.5 点身材,而它实际拥有 2+3=5 点身材,身材本身略高于期望。
但它的关键在于“嘲讽”。如果我们给嘲讽估值 0.75 费(约等于 0.75 1.5 = 1.125 点身材价值)。
那么这张卡牌的总价值大概是:(2+3) + 1.125 = 6.125 点。
如果一张卡牌的“价值点数”明显高于其法力消耗所“应有”的价值,它就可能是一张好卡。
第三步:考虑种族和联动效应 (Synergy Model)
炉石的精髓之一就在于卡牌之间的联动。种族是构建这种联动最常见的方式。
核心思想: 很多随从的价值不是独立存在的,而是通过与其他卡牌形成“组合拳”来体现。
如何量化种族联动:
种族光环 (Tribe Buffs): 例如“鱼人招潮者”给所有其他鱼人+1/+1。这个效果的价值取决于场上有多少个鱼人。
特定种族触发器 (Tribe Triggers): 例如“暗影瓦格斯”,每当一个恶魔死亡,它就获得+1/+1。
种族关键字 (Tribe Keywords): 例如有些龙族自带“龙”的种族,但同时可能还有“磁力”这样的关键词。
模型挑战: 种族联动的价值是“情境依赖”的,非常难用一个固定的数值来衡量。它的价值会随着你套牌中其他种族随从的数量、质量以及它们各自的触发条件而变化。
方法论:
套牌整体评估: 不能孤立地看一张卡,而是要看它加入某套牌后,整套牌的期望胜率或平均场面强度能提升多少。
模拟器分析: 构建一个包含该卡牌的套牌,然后用模拟器进行大量模拟对局,观察其表现。
专家经验: 很多时候,种族联动的价值需要依靠炉石老玩家的经验和直觉来判断。
进阶模型:
`随从总价值 = (基础身材价值) + (技能总价值) + (种族联动潜在价值)`
“种族联动潜在价值”可以是一个概率模型,或者是一个基于套牌中其他卡牌数量的函数。例如,一个给所有鱼人加攻的卡,其价值可以估计为:`平均每回合触发的鱼人数量 随从攻击力加成 每点攻击力的市场价值`。
第四步:考虑“游戏策略”相关的属性 (Strategic Attributes)
除了直接的身材和技能,一些属性也对卡牌的价值产生重要影响。
费用曲线适配性 (Curve Fit): 一张卡是否能帮助你平滑你的费用曲线?例如,一个优秀的2费随从,对于喜欢打节奏的套牌至关重要。
站场能力 (Board Presence): 随从能在场上站多久?嘲讽、圣盾、潜行都会显著提升站场能力。
解场能力 (Removal Capability): 随从是否能有效地消灭对方的随从?直接攻击力,或者附带的解场技能(如战吼的“沉默”、“摧毁”)。
过墙能力 (Ignoring Taunt): 例如“冲刺”配合高攻击力,或者能直接攻击的技能。
资源回复 (Card Advantage/Tempo): 战吼抽卡、亡语产生随从等,都能弥补卡差或提升场面节奏。
不可替代性 (Uniqueness): 有些随从的技能非常独特,市场上没有其他卡能完全替代。
模型处理: 这些属性往往不是直接用数字量化,而是作为模型评估的“补充维度”或“修正因子”。例如,如果一张卡具有优秀的费用曲线适配性,即使其身材略逊一筹,也可以将其“价值评分”提高一些。
第五步:实战表现和机器学习 (Empirical Data & Machine Learning)
理论模型总有局限,最真实的价值体现在实战中。
核心思想: 通过大量玩家的实战数据来反过来修正和优化模型。
数据来源:
职业玩家套牌: 分析顶级玩家的套牌构筑选择。
高胜率套牌: 对比不同套牌的胜率,找出表现突出的卡牌。
第三方数据平台: Hearthstone Top Decks, HSReplay.net 等提供的大量对局数据。
机器学习应用:
特征工程: 将我们之前讨论的所有属性(法力、攻、生、技能、种族等)作为机器学习模型的输入特征。
目标变量: 可以是该卡牌在套牌中的使用率、该卡牌所在的套牌的平均胜率等。
模型类型: 可以使用回归模型来预测卡牌的“价值评分”,或者使用分类模型来预测一张卡是否“优秀”。
数据驱动的技能价值: 通过训练模型,我们可以从数据中学习到不同技能的实际价值,这比我们主观估计要准确得多。例如,我们可以发现“圣盾”的实际价值可能比我们最初认为的要高一些,或者“亡语:召唤一个2/2”的价值并没有那么显著。
模型的挑战和局限
1. 主观性: 很多价值估算(特别是技能和联动)带有强烈的主观色彩,没有绝对正确的值。
2. 环境变化: 炉石传说的卡牌池会不断扩大,新机制、新卡牌层出不穷。同时,“天梯环境”也在动态变化,什么卡强什么卡弱会随着版本更迭而改变。模型需要不断更新。
3. 情境依赖性: 一张卡在某个套牌里可能是神卡,在另一个套牌里就可能是卡组毒药。
4. 隐藏价值: 有些价值很难量化,比如心理战术,或者迫使对手做出糟糕决策的能力。
5. 计算复杂度: 完整的模型会涉及大量变量和复杂的计算,尤其是在考虑所有可能的联动和情境时。
总结一下建模的思路:
从最基础的 身材比值 开始,到给 技能赋予价值,再到考虑 种族联动 和 策略性属性,最终利用 海量实战数据 和 机器学习 来不断打磨和验证。这是一个持续迭代的过程。
用炉石术语来说,建立随从模型就像是构筑一套强力的套牌:你得考虑每张卡的“单卡强度”(身材和独立技能),然后是卡牌之间的“配合”(种族联动和战吼/亡语效果),最后还得考虑整个套牌的“曲线”和“致胜策略”。
希望这些解释够详细,也尽量让你感觉不到是AI在说话。这玩意儿确实得花心思去琢磨,但一旦门道摸清了,玩炉石能多不少乐子。