Game_Num_Basics_And_Calc

蒙特卡洛模拟 (Monte Carlo Simulation)

[!WARNING] Excel 的陷阱: 静态表格无法模拟“运气”的连续性、复杂的技能触发链以及玩家的非理性行为。只有通过海量的随机模拟,才能看到系统的真实面貌。

在 Vampirefall 这种数值敏感的游戏中,蒙特卡洛模拟是验证设计意图的终极手段。


1. 为什么需要模拟? (Why Simulate?)

1.1 大数定律 (Law of Large Numbers)

设计师设定掉率为 1%。

1.2 涌现性平衡 (Emergent Balance)

技能 A (击杀回血) + 技能 B (满血加攻) + 技能 C (攻击减CD)。 这种联动效果很难用公式计算。模拟器可以让这套 Build 自动运行 1000 小时,看它是否无敌。


2. 模拟器架构 (Simulator Architecture)

2.1 无头模式 (Headless Mode)

为了速度,模拟器必须剥离所有图形渲染、UI 和音频。

2.2 并行计算 (Parallelism)

利用多核 CPU。


3. 关键指标与可视化 (Metrics & Visualization)

模拟结束后,我们需要分析 CSV 数据并生成图表。

3.1 TTK 分布 (Time To Kill Distribution)

3.2 生存曲线 (Survival Curve)

3.3 经济通胀 (Economic Inflation)


4. 实践案例:掉落验证器 (Loot Validator)

public class LootSimulator {
    public void SimulateDrops(int iterations) {
        Dictionary<string, int> dropCounts = new Dictionary<string, int>();
        int totalRuns = 0;

        // 模拟 100万次
        Parallel.For(0, iterations, i => {
            var loot = LootTable.Roll(); // 你的掉落逻辑
            lock (dropCounts) {
                if (!dropCounts.ContainsKey(loot.id)) dropCounts[loot.id] = 0;
                dropCounts[loot.id]++;
            }
        });

        // 输出报告
        foreach (var kvp in dropCounts) {
            float rate = (float)kvp.Value / iterations * 100f;
            Console.WriteLine($"Item: {kvp.Key}, Rate: {rate:F4}% (Expected: {GetExpectedRate(kvp.Key)}%)");
        }
    }
}

4.2 战斗模拟 (Combat Sim)


5. 扩展阅读