从保守治疗到概率优化:治疗期望的概率优化模型
17173 新闻导语
在《最终幻想14》中,治疗是游戏中不可或缺的角色职业之一。治疗职业可以通过使用各种治疗技能来为队友提供强大的支援,并在战斗中保持队伍的稳定。如果你想成为一名优秀的治疗师,本文将为你介绍《最终幻想14》中常用的治疗技巧和策略。让我们一起来探索这个激动人心的世界吧!
在《最终幻想14》中,治疗是游戏中不可或缺的角色职业之一。治疗职业可以通过使用各种治疗技能来为队友提供强大的支援,并在战斗中保持队伍的稳定。如果你想成为一名优秀的治疗师,本文将为你介绍《最终幻想14》中常用的治疗技巧和策略。让我们一起来探索这个激动人心的世界吧!
治疗量并不是一个固定的数值,它会受到波动、暴击率和暴击倍率等因素的影响。以往的研究通常采用“保守治疗原则”,不计算暴击和波动的期望值,这可能导致实际治疗中治疗资源的不必要浪费。在本次研究中,我们尝试运用概率优化模型,更准确地模拟这些因素对治疗量的影响。
结论:
进行测试验证,Hot值呈均匀分布,波动范围为正负5%,且暴击不会引入额外的波动。
2、概率优化模型:治疗期望(99%与95%置信区间,建议取99%置信) :概率优化模型用于计算治疗期望,可以计算99%和95%的置信区间,建议采用99%的置信区间。
对于带有OMG2.43.5的100次治疗,其恢复力为Hot(波动5%),在99%置信度下,预计治疗期望为5*100*0.97982=489.91.
在该例中,使用OMG2.31.3版本进行直接治疗,恢复力为400.治疗效果波动范围为正负3%,置信水平为95%。治疗期望值为3*400*0.98871=1186.452.
选读部分(供部分感兴趣的玩家参考)
方法步骤与结果:
这些主要的软件包括FFLogs、SPSS 26和R Studio。
1、探索单次治疗分布:
数据收集与预处理:
进行一次30分钟的游戏内治疗实验,记录每次治疗的实际治疗量。根据治疗是否产生暴击,将数据分成非暴击组和暴击组。
统计分析:
使用SPSS 26对非暴击组和暴击组的两组数据进行卡方检验和游程检验,以探究它们的分布情况。结果表明,两组数据的卡方检验渐近显著性均为1.000.大于0.05.说明两组数据符合均匀分布。两组数据的平均数游程检验的渐近显著性分别为0.952和0.752.同样大于0.05.再次说明两组数据为均匀分布。
通过U检验发现暴击组数据经过应用暴击倍率1.6的修正后,与非暴击组数据的渐近显著性为0.993.显著性水平大于0.05.说明两组数据具有相同的总体分布,也就是说,暴击并没有引入额外的变化。
2、单次治疗量模拟:
定义一个函数 f,它的计算方法为 f=a*p*q,其中 a 是固定的治疗量,p 是治疗的波动因子(按照均匀分布来处理),q 是暴击的概率(按照伯努利分布来处理)。该函数表示一次治疗的效果,可以根据传入的参数来计算。
使用R Studio进行模拟,运行10万次模拟实验来得到治疗量的分布。然后输出在这个分布中最小的1%和最小的5%的数据,分别对应99%和95%的置信区间。同时,根据分布函数,绘制概率质量函数 (PMF) 图,以探索函数的分布情况。
3、多次治疗量模拟:
我们将建立一个函数,该函数基于单次治疗函数,在定义n次独立且分布相同的治疗之和,即多次治疗函数g=∑_(i=1)^n▒f_i。该函数将用于均匀分布治疗之和(欧文-霍尔分布)与暴击概率(伯努利分布)的联立。需要注意的是,据中心极限定理当n足够大时,g将接近于正态分布,此时g的下界可以通过公式计算得到: X_(1%)=μ-Z_α⋅σ=E[g]-Z_99*√(Var[g])。然而,受限于血线、伤害量、单次治疗量等多种因素,n总小于30次,通常在10次以内。
模拟分析:在R Studio中进行10万次模拟,并记录1至30次治疗量的累加数据。输出累加后最小的1%和5%的模拟治疗量,对应于99%和95%的置信区间。同时绘制累加后最小1%和5%的模拟治疗量的折线图,以及10次和30次治疗量的概率密度函数图,以探索治疗量分布。
4、总结:
请统计模拟治疗量中最小的1%和5%的值,并计算模拟治疗量与非暴击治疗期望的比值(Ratio),并制作表格进行展示。
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