Push Gaming開發-數學和平衡方法
Push Gaming開發-數學和平衡方法
1.數學設計的基本原理
目標RTP：根據遊戲的主題和投資組合中的位置，給出了94-97％的範圍。
支付頻率和金額的平衡：少量經常獲獎和罕見的大獎品的組合形成了理想的波動性。
機械師的獨特性：每個新函數（群集Pays，Reel Split，Collect）都具有自己的「乘數」和一般數學中的權重。
2.計算波動率和熱門頻率
波動性定義為付款方差：
均方付款偏離平均付款。
將個人資料細分為集群：基本付款，級聯，獎金回合。
命中率計算為具有≥率支付的自旋比例。
對於中低波動，目標命中率≈ 25-30％。
對於高壓插槽，目標命中率≈ 15-20％。
3.建立數學模型
1.腳本生成器：
Python上的腳本根據給定的字符權重生成數百萬個隨機自旋。
計算關鍵指標：平均收益，最大收益，獎金頻率。
2.權重校準：
調整字符下降概率，乘數和獎勵觸發器。
叠代過程：每次校準後都會進行新的模擬。
3.最終穩定性測試：
會議各進行1000萬次自旋，以識別罕見的邊界病例。
檢查「幹」系列的相移並使其符合允許的限制（連續旋轉不超過1％而沒有獲勝）。
4.集成獎勵機械師
Cluster Pays + Reactive Multipliers:
1.數學設計的基本原理
目標RTP：根據遊戲的主題和投資組合中的位置，給出了94-97％的範圍。
支付頻率和金額的平衡：少量經常獲獎和罕見的大獎品的組合形成了理想的波動性。
機械師的獨特性：每個新函數（群集Pays，Reel Split，Collect）都具有自己的「乘數」和一般數學中的權重。
2.計算波動率和熱門頻率
波動性定義為付款方差：
均方付款偏離平均付款。
將個人資料細分為集群：基本付款，級聯，獎金回合。
命中率計算為具有≥率支付的自旋比例。
對於中低波動，目標命中率≈ 25-30％。
對於高壓插槽，目標命中率≈ 15-20％。
3.建立數學模型
1.腳本生成器：
Python上的腳本根據給定的字符權重生成數百萬個隨機自旋。
計算關鍵指標：平均收益，最大收益，獎金頻率。
2.權重校準：
調整字符下降概率，乘數和獎勵觸發器。
叠代過程：每次校準後都會進行新的模擬。
3.最終穩定性測試：
會議各進行1000萬次自旋，以識別罕見的邊界病例。
檢查「幹」系列的相移並使其符合允許的限制（連續旋轉不超過1％而沒有獲勝）。
4.集成獎勵機械師
Cluster Pays + Reactive Multipliers:
- 為每個級聯分配一個增量乘數× n，最大值限制為（通常× 20-2 × 25）。
- 對於高連通性，啟動群集級聯的概率≥ 0.5％，對於中型遊戲，≥ 1.5％。 Collect & Progress Bar:
- 收集器字符每個旋轉的重量為0.8-1.2％，刻度填充可確保獎勵回合。
- 獎金的步驟數量從15到25不等，具體取決於波動性。 Reel Split:
- 每個旋轉將鼓分成小節的可能性為0.3-0.7％。
- 迷你鼓的大小和下註保留了通用的RTP數學。
5.模擬和用戶測試
自動模擬：在雲端連續運行,用於實時監測指標。
A/B測試：內部焦點小組通過測試「支付動態」的主觀感知來運行演示版本。
遊戲會話：測試人員運行具有不同Stop-Loss/Take-Profit設置的Autoplay系列,捕捉獎金頻率和最大縮減。
6.認證和審計
外部審計師（iTech Labs，eCOGRA，GLI）：
驗證RNG和數學模型是否符合聲明的RTP和分布均勻性。
每次重大補丁或力學更新後重新認證。
定期審核：每次發布的頻率至少每年一次。
7.適應澳大利亞市場
本地投註限制：將投註的最大值設置為Hyrollers的AUD 100，新手的AUD 1。
在AUD中顯示統計數據：所有Stop-Loss/Take-Profit度量、投註和收益均以澳元計算。
發布後監控：收集澳大利亞玩家會話的匿名指標,以便在以下更新中調整參數。
結論是：
Push Gaming方法論將對RTP，波動性和高頻計算的嚴格科學方法與多次模擬和自定義測試相結合。創新機械師的集成經歷了權重校準和外部審核的階段，並且適應澳大利亞市場可確保滿足本地要求並最大程度地提高玩家的舒適度。
