Simulation 运动模拟游戏的动力学是如何工作的？

我想创建一个棒球模拟游戏

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这些体育管理游戏是基于运气吗？完全基于运气的管理游戏是不公平的，但也不能太可预测。这些游戏背后的逻辑是如何运作的？

通常是计时加上随机性，以使游戏可重放编辑，以澄清我的意思是，当球传到你身上时，如果准确的话，你可以学会完美地玩它，你需要在你挥杆的准确时间周围有一点随机性，以使游戏有一些机会）。AI在这方面有很大的作用，如果你做一些事情，比如曲线球，增加偷垒的能力等等

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让游戏“正确”与其说是设计或数学的因素，不如说是一种感觉。你将尝试一些东西，玩它，看看它是否有趣。如果你不去尝试不同的算法或游戏，直到你做对为止。

模拟很大程度上是关于一个想象的世界，你创建的类代表了一个想象世界的所有方面。您需要为玩家建模，指定游戏规则和游戏动力学

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在这里查看基于代理的模型：

正如您已经了解的，此类游戏的核心组件是比赛模拟引擎。正如所说，您希望模拟“看起来正确”，而不是“正确”

不久前我做了一个橄榄球比赛模拟，有一种方法效果很好。你的匹配是一个有限状态机。每一个游戏阶段都是一个状态，都有一个结果，它转化为一个阶段转换或游戏状态的变化（分数、替换等）。 添加一个事件/监听器系统来处理与你正在模拟的游戏结构不严格相关的事情，并且你有一个良好的结构（每次模拟中发生的事情，例如犯规，触发事件；监听器可以是评论生成系统或负责团队策略的AI）

你可以从一个粗略的模拟引擎开始，该引擎使用玩家的平均数据在团队层面上处理事情，然后再转到更详细的东西，在玩家层面上模拟事情。我认为这种迭代方法非常适合游戏模拟，因为您希望它看起来是正确的，一旦元素看起来是正确的，您就可以停止对它进行迭代，并在系统的另一部分工作

随机性当然是游戏的一部分，因为正如你所说，你不希望游戏过于可预测。一个非常简单的方法是，在玩家执行特定动作（例如投掷球）时，对其进行虚拟掷骰，并对其进行团队统计

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编辑：我假设我们谈论的是管理类游戏，比如，你管理一个花名册并模拟比赛结果，而不是2D/3D图形模拟。

都是关于概率和统计的。您根据指定的某些属性设置发生事件的可能性，然后在游戏过程中引入随机因素，使事情变得不可预测且更有趣。通常，你会从一些外部来源获得大量统计数据，将它们编码到游戏的数据库中，然后编写一个系统，将随机数与这些统计数据进行比较，以生成与统计数据所基于的真实观察结果近似的结果

过于简单的例子：假设你的游戏中有贝比·鲁斯，他打了8.5%的全垒打，还有一些小个子，他打了4%的全垒打。这些是您测试所依据的属性。因此，对于您模拟的每个音高，选择一个介于0和100%之间的随机数。如果它小于或等于属性，击球手会得到一个本垒打，如果它大于属性，他们不会。在几次投球后，你会看到贝比·鲁斯相对于另一个人的高质量表现，因为他会打出两倍多的本垒打

实际上，根据投球的类型，你会有不止一个属性。而另一名球员可能会选择使用哪些替补投手来尝试利用击球手能力的弱点。因此，游戏性来自于这些不同属性之间的相互作用，您试图最大化属性测试对您有利的机会

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注：对于棒球方面的任何错误，我深表歉意：我是英国人，所以不能指望我能理解这些事情

创建您自己的游戏的一个好处是您可以决定游戏逻辑的工作方式。如果你想让游戏有很高的运气，你可以设计它。如果你不希望游戏有很高的运气，那么你可以设计出来

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这是你的游戏，你要制定规则。

你说的是你玩的棒球游戏还是游戏模拟器？棒球游戏可以是街机游戏，也可以是幻想运动，也可以是混合游戏

当头版运动棒球制作时，我在Dynamix。它是基于统计数据的，这意味着你可以使用不同球员的统计数据进行比赛和赛季。这意味着授权大联盟数据。它使用统计数据来影响结果

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有一种常规模式和一种“快速模拟”模式，可以更快地在游戏中轻松穿行。

我认为基洛坦的策略是正确的。棒球什么都有统计数据。将游戏模拟到您可以管理的最详细级别。结合玩家统计数据确定每个结果的概率百分比。使用随机性来决定结果

例如：命中率取决于击球平均数、投手的年代等。对方队的失误率决定了出局成为失误的可能性

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在选择阵容时，你向“经理”显示的每一项统计数据都会对游戏性产生一定的影响，否则经理会根据误导性的信息做出决定。

你应该查看特许经营球。有一个可浏览的演示

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你可能想用一个例子来说明这一点，比如“假设你是模特”