平衡性|SE工程师：如何运用大数据和AI解决手游平衡性的难题？( 二 ) 英雄|游戏|pvp

我们对于平衡性的想法是，不妨组成最强的阵容，如果有些元素在游戏里的影响力很强，那么最强的组合就应该具备这些元素。
这种方法又被称之为优化伪证法，它利用全局优化方法来引导面向输入空间中可能导致错误系统行为的区域测试，这样就更容易找到破坏平衡的因素，我们还希望通过这种方法找到武器与角色之间的基础组合。

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左侧的阵容是我们组合的，右侧是对手阵容，上方是生命条，战斗结束后生命值高的一方获胜。

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这名角色比较特殊，她每击杀一个敌人就会给队友带来一定的治疗效果，由于角色AI设定的关系，她经常使用大招，大招可以改变她与敌人的距离，每次大招消耗2个行动值，在战斗中，只要行动值，这个英雄就会自动探测并释放大招。我们的方法从未给大招触发设置具体指标或者动作，但AI还是会根据战斗结果自动触发大招技能。
用遗传算法（GA）找破坏平衡性的关键因素

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【平衡性|SE工程师：如何运用大数据和AI解决手游平衡性的难题？】我们创造阵容的方法是通过遗传算法（Genetic Algorithm，简称为GA），这是一个基于生物进化来优化组合的方式，它基于环境的不同对每一个单位进行进化模拟。进化是基于不同单位之间的共同点，总的来说，经过几代的进化之后，所有单位都变得更好。

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环境是我们想要解决的一个问题，在《格林笔记》当中，这个环境就是战斗。玩家是解决问题的参与者，每个英雄都有固定的数值，它们在战斗中带来的结果范围也有差异。
之所以使用GA法，并不只是它能找到破坏游戏平衡的元素，还因为它简单易用，且容易执行。这个理论出现的很早，我们能在不同媒体找到它的详细解释。另外，我们能在有限的时间里找到问题的次优解，而且可以根据需求随时停止。因此，GA总的来说非常适合产品研发。
GA的流程如下：

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选择最初的阵容之后，评估这些阵容，选择最好的阵容，然后混搭，然后转换一些阵容，达到特定的要求或者特定时间内没有达到要求的条件，这个过程就会停止。
接下来我们用实例来说明过程：
第一步
很简单，GA随机选择角色和装备，然后用它们创造阵容，这些随机生成的组合就是第一代。

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