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【理论向】最优停止理论——如何roll点才能保证升级收益最大化?

2026-03-18 16:00:15

AI智能总结导读

本文介绍用最优停止理论(37%法则)指导《星舰漂移》升级,以秘书问题讲解该理论,将其应用到游戏升级roll点中,给出不同剩余骰子数对应的考察、选择策略,帮助玩家在升级时最大化收益,比如剩余13个骰子时,前5次为考察区,后9次遇更优模块就选。

使用最优停止理论来指导《星舰漂移》中的升级。 前言 众所周知,在狂野模式中骰子数量极其有限,为了保证构筑的强度上限,玩家往往会在前期尽最大可能节省骰子,然后在最后几次升级中将骰子挥霍出去。如果能在真实等级45及以上选到【量子退相干】,那就再好不过了。 把结论拿过来,就是一个非常不错的解决方案。看到这里,之前有听说过最优停止理论的玩家估计早已得出结论了,不过指南还是得老老实实写完的。 秘书问题 先以秘书问题为例,稍微介绍一下最优停止问题: 你是公司老板,通过面试招聘秘书。 已知求职者有N人(N是一个足够大的数)。 一次面试一个求职者。 每次面试结束后,必须立即决定录用还是拒绝。若录用,招聘结束。 不能招聘已经拒绝的求职者。 你无法给求职者的能力打出准确分数,但可以判断当前求职者是否比之前所有求职者更优秀。 问题:采取什么方案,可以使得录用到最优秀者的概率最高?推导:自己百度…… 方案: 将N/e前的求职者划入考察区(e是自然常数)。拒绝考察区内所有求职者,但要记住考察区的最优秀水平。 将N/e以后的求职者划入选择区。选择区内,只要有求职者超过之前最优秀的水平,就直接录取;如果都没有就录用最后一个。 如此,录用者为所有求职者中最优秀者的概率为1/e。PS:N/e约等于N*0.37,所以这个理论也叫37%法则。 应用 显然,【新星漂移】中的最后一次升级基本符合上述模型(可以扩展到每次升级,后述)。但偏差还是有不少: 每次“面试”的“求职者”是7人(7个模块)。这很好办,只要记录7个模块中最好的模块即可。玩家实际上能对模块打分,而不仅仅是对比两个模块的优劣。并且,我们甚至有明确的最优解,比如【量子退相干】或者【进化栖位】之类的,或者是一堆升级点却没有骰子时的【禅意】,摇到就可以直接选。这个靠玩家灵活变通即可。 当然,这里不考虑超级模块【禅意】,也不考虑守株待兔等骰子的策略。 分区标准N/e与最优概率1/e其实是N趋近于无穷时的解,当N比较小时直接套用N/e并不准确。

理论就介绍到这里,下面看一个详细的例子。 如果生搬硬套的话: 目前还有13个骰子,意味着有14次选择机会。 求出14/e=14*0.37=5.18,那么将前5次选择划分为考察区,后9次选择划分为选择区。 先roll4次,不要选择,但要记录前5次选择中最优的模块是什么。 继续roll,但只要遇到比之前最优模块更好的模块就直接选择。 如前面所说,用14/e求出考察区次数为5并不准确(不过这次5这个结果恰好是正确的),准确的数值可以参考下面的表格。不过我估计没有什么人愿意在打游戏的时候查表,建议使用最后一列的计算方法Round(N/e)=Round(N*0.37) 作为近似解(其中【Round()】表示四舍五入)。一个小数乘法加一个四舍五入,口算起来并不难,误差也比较小。

然后,可以灵活变通一下,使得这种策略不仅限于最后一次升级。假如现在从29级升到30级,刷出来的所有模块都不想要;又或者是,前期成型极度困难,不得不多使用骰子来快速成型。那么就可以评估一下,你愿意接受刷新几次来获得最优的模块。 如果只愿意刷新2次,那么对应的N为3,查表可知应该考察1次;如果愿意刷新3次,那么对应的N为4,还是应该只考察1次。 结尾 总而言之,理论放在这里,实操就请各位灵活变通吧。

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