【摘 要】
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集换式卡牌游戏,简称TCG（Trading Card Games）,是SG（Stratigic Games,策略游戏）下的一个分支,早期的实体TCG以纸质卡牌这一简易载体,实现了复杂的博弈性,培养了丰富的玩家基础。2014年开始,电子卡牌逐渐风靡全球,伴随的是众多实体卡牌游戏的电子化,并带动了大量原创的电子卡牌游戏。电子卡牌游戏中的平衡性调整这一工作,是维持游戏长期稳定运营的关键。但是,该项工作仍
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集换式卡牌游戏,简称TCG（Trading Card Games）,是SG（Stratigic Games,策略游戏）下的一个分支,早期的实体TCG以纸质卡牌这一简易载体,实现了复杂的博弈性,培养了丰富的玩家基础。2014年开始,电子卡牌逐渐风靡全球,伴随的是众多实体卡牌游戏的电子化,并带动了大量原创的电子卡牌游戏。电子卡牌游戏中的平衡性调整这一工作,是维持游戏长期稳定运营的关键。但是,该项工作仍维持着传统实体卡牌游戏依赖设计师经验的特点,改动会对是否能够让环境进入更平衡状态,目前只能凭设计师的经验判断。因此,需要通过数学方式进行分析,使平衡性调整的效果更加可控。TCG中,玩家选择若干卡卡组成卡组,进行对战,而多种卡组互相影响各自的胜率与出场率。从TCG游戏设计和数据分析模型入手,针对TCG特点进行了卡牌和卡组的数据采集与处理,通过TCG设计模型进行特征值标注,使用多元线性回归完成卡牌强度到数值的体现,从而计算出卡组强度与胜率在调整后的变化。使用改进的灰色-马尔可夫模型,预测多个卡组胜率与出场率的动态变化过程。根据TCG游戏的特点,将平衡性调整的预测分为多个阶段进行,在该模型下,平衡性调整被分为两个步骤:首先,单卡的强度变化会改变卡组的胜率,将游戏设计的经验模型与线性回归相结合,预测出调整后的卡组胜率;随后,该卡组的胜率改变会影响环境中其他卡组的胜率、出场率,采用改进的灰色-马尔可夫模型,得到环境最终各个主流卡组的胜率、出场率,从而判断环境是否平衡。在分析了TCG的平衡性调整关键点后,从游戏设计的原理出发,综合运用线性回归、灰色-马尔可夫模型,提出了一种与经验模型相结合的TCG平衡性预测模型。运用此模型,进行了TCG的平衡性预测,获得了较好预测效果,对于调整后的各卡组关键数据预测精度达到80%以上,能够对游戏设计师形成可靠的设计反馈。
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