Push Gaming开发-数学和平衡方法
Push Gaming开发-数学和平衡方法
1.数学设计的基本原理
目标RTP：根据游戏的主题和投资组合中的位置，给出了94-97％的范围。
支付频率和金额的平衡：少量经常获奖和罕见的大奖品的组合形成了理想的波动性。
机械师的独特性：每个新函数（群集Pays，Reel Split，Collect）都具有自己的"乘数"和一般数学中的权重。
2.计算波动率和热门频率
波动性定义为付款方差：
均方付款偏离平均付款。
将个人资料细分为集群：基本付款，级联，奖金回合。
命中率计算为具有≥率支付的自旋比例。
对于中低波动，目标命中率≈ 25-30％。
对于高压插槽，目标命中率≈ 15-20％。
3.建立数学模型
1.脚本生成器：
Python上的脚本根据给定的字符权重生成数百万个随机自旋。
计算关键指标：平均收益，最大收益，奖金频率。
2.权重校准：
调整字符下降概率，乘数和奖励触发器。
迭代过程：每次校准后都会进行新的模拟。
3.最终稳定性测试：
会议各进行1000万次自旋，以识别罕见的边界病例。
检查"干"系列的相移并使其符合允许的限制（连续旋转不超过1％而没有获胜）。
4.集成奖励机械师
Cluster Pays + Reactive Multipliers:
1.数学设计的基本原理
目标RTP：根据游戏的主题和投资组合中的位置，给出了94-97％的范围。
支付频率和金额的平衡：少量经常获奖和罕见的大奖品的组合形成了理想的波动性。
机械师的独特性：每个新函数（群集Pays，Reel Split，Collect）都具有自己的"乘数"和一般数学中的权重。
2.计算波动率和热门频率
波动性定义为付款方差：
均方付款偏离平均付款。
将个人资料细分为集群：基本付款，级联，奖金回合。
命中率计算为具有≥率支付的自旋比例。
对于中低波动，目标命中率≈ 25-30％。
对于高压插槽，目标命中率≈ 15-20％。
3.建立数学模型
1.脚本生成器：
Python上的脚本根据给定的字符权重生成数百万个随机自旋。
计算关键指标：平均收益，最大收益，奖金频率。
2.权重校准：
调整字符下降概率，乘数和奖励触发器。
迭代过程：每次校准后都会进行新的模拟。
3.最终稳定性测试：
会议各进行1000万次自旋，以识别罕见的边界病例。
检查"干"系列的相移并使其符合允许的限制（连续旋转不超过1％而没有获胜）。
4.集成奖励机械师
Cluster Pays + Reactive Multipliers:
- 为每个级联分配一个增量乘数× n，最大值限制为（通常× 20-2 × 25）。
- 对于高连通性，启动群集级联的概率≥ 0.5％，对于中型游戏，≥ 1.5％。 Collect & Progress Bar:
- 收集器字符每个旋转的重量为0.8-1.2％，刻度填充可确保奖励回合。
- 奖金的步骤数量从15到25不等，具体取决于波动性。 Reel Split:
- 每个旋转将鼓分成小节的可能性为0.3-0.7％。
- 迷你鼓的大小和下注保留了通用的RTP数学。
5.模拟和用户测试
自动模拟：在云端连续运行,用于实时监测指标。
A/B测试：内部焦点小组通过测试"支付动态"的主观感知来运行演示版本。
游戏会话：测试人员运行具有不同Stop-Loss/Take-Profit设置的Autoplay系列,捕捉奖金频率和最大缩减。
6.认证和审计
外部审计师（iTech Labs，eCOGRA，GLI）：
验证RNG和数学模型是否符合声明的RTP和分布均匀性。
每次重大补丁或力学更新后重新认证。
定期审核：每次发布的频率至少每年一次。
7.适应澳大利亚市场
本地投注限制：将投注的最大值设置为Hyrollers的AUD 100，新手的AUD 1。
在AUD中显示统计数据：所有Stop-Loss/Take-Profit度量、投注和收益均以澳元计算。
发布后监控：收集澳大利亚玩家会话的匿名指标,以便在以下更新中调整参数。
结论是：
Push Gaming方法论将对RTP，波动性和高频计算的严格科学方法与多次模拟和自定义测试相结合。创新机械师的集成经历了权重校准和外部审核的阶段，并且适应澳大利亚市场可确保满足本地要求并最大程度地提高玩家的舒适度。
