Як балансуються настільні ігри – механіки і цілі балансування



Тиждень тому я поспілкувався з разработчицей розвиваючих дитячих ігор, психологом, прекрасної леді Сьюзен, схоже, навіть не підозрює про математику. Вона подарувала мені один з найкрасивіших методів ігрового балансу за практику, пояснюючи, як робила одну зі своїх ігор. Але про це трохи пізніше, там багато букв.

Кінцева мета будь балансування гри – збільшення повернення гравців або часу партії. Тобто іграбельності механіки:
  • Не повинно бути однозначною ультимативній стратегії перемоги, інакше гра втратить варіативність і інтерес.
  • Гравець повинен відчувати, що від його дій і навичок залежить гра. Інакше вийде Mass Effect, який, швидше, фільм, ніж RPG.
  • Баланс повинен бути «амортизованим», тобто прощати деякі помилки – інакше запізнілий на мілісекунду клік в Starcraft з першого робочого із-за ефекту бича» викликав би програш через 4 години ідеальної партії. Наша настільна формула – 5-7 важливих рішень за гру, в двох можна помилитися.
  • настільних ігор є ще соціальне умова: гравці не повинні випадати по ходу п'єси – цікаво повинно бути всім і до кінця.
Тепер – методи.

Обмеження моделі
Настільні ігри вкрай рідко покриваються автоматизованими тестами. Роблять такі речі з відомих мені особистостей, мабуть, тільки Сід Мейер, Влаада Вхопив і ще кілька не таких відомих геймдизайнер. В інших випадках відбувається наступне:
  1. Емпірична балансування. Як правило, розробник ігри знайомий з математикою, інтуїтивно розуміє прикладні аспекти небудь теорії ігор або дискретної математики, і, в цілому приймає правильні рішення.
  2. Потім йдуть ігрові тести в обмеженому колі «профі». Тут завдання – знайти уразливості балансу. В цілому, ті ж емпіричні тести, тільки вже натовпом пентестеров. Як правило, це сотня партій, тобто для статистичних методів замало, але для емпіричних – в самий раз. При цьому автор щось докручує в процесі, тому рідко коли один набір правил грається більше 30 партій.
  3. Після гра виноситься в публічну бету на «людей з вулиці», щоб перевірити криву навчання. Тут вже можна зібрати статистику, але, як правило, це не потрібно.
Приклад такої ручної балансування – «Вулик» містера Янні. Коли він робив додаток, що додає мокрицю у вулик (дію приблизно можна порівняти з додаванням нової фігури в шахи), то спочатку він тестував з друзями близько двох місяців, потім показав усім знайомим геймдизайнерам і зібрав думки, потім запустив в електронній турнірній системі бета-турнір для тестів, а вже потім випустив безпосередньо пластикову фігурку для продажу і ввів її в стабільний реліз в електронних версіях.

Зазначу, що у настільної гри середній термін життя – 6 партій. 10 осіб зіграють по 3-4 партії за рік, ще двоє будуть різатися кожні вихідні, а приблизно кожен сотий буде готуватися до турніру. Тому основне завдання балансу – не турнірна, як в онлайн-іграх, а саме соціальна – щоб ніхто не випав, і щоб всі відчували, як вони приймають рішення. Баланс пов'язаний і з кривою навчання – з огляду на вкрай обмежений ресурс уваги і дикий дефіцит часу, потрібно застосовувати для балансування інтуїтивно-зрозумілі гравцям речі (а-ля «дробовик не може бути слабкіше пістолета»).

Методи
Жоп-відчуття автора
Цей метод ми розглянули вище. Він часто залишається базовим на практиці.

Відпилювання того, що висовується
Послідовне тестування і ручне гаяння самих манчкинистых стратегій. Це «вирівнювання» дуже нагадує налагодження алгоритмів групи Монте-Карло або генетики на неповній підбірці, і дає приблизно такий же результат. Тобто допомагає в 90-95% випадків.

Ресурсний баланс
Це вже більш цікава річ. Для кожного об'єкта в грі розраховується єдина ціна в певному ресурсі. Природно, найважче – придумати оцінну функцію. Та ж MTG, наприклад, абсолютно точно зросла з эмпирики (I і II редакції) до non-domination (III і IV редакції) і вже до шостої редакції пішла по ресурсному шляху. Грубо кажучи, ви знаєте, що звірятко ціною 2 одиниці мани буде мати атаку 2 і захист 2 за замовчуванням в будь-якому оточенні. Наприклад, можна зробити його 3/3? Звичайно, можна, тільки треба повісити властивість, що він 1/1, якщо в попередньому ходу противнику не було завдано шкоди. За кожну «плюшку» від стандарту ми даємо «дроубек» — якийсь недолік. Хочете 2/2 і політ? Ок, тільки скотина на вході в гру забере у вас 2 хіта. Хочете 7/1? Можна, але жити воно буде один хід, і доведеться вбити інша істота для його виклику. І так далі. Ви берете еталон і починаєте танцювати навколо нього, створюючи плюси і мінуси, щоб у підсумку вони потрапляли приблизно у 85% коридор від еталона.

Сюжетно-пов'язаний баланс
Це коли сюжет «витягує» слабкі балансні стану. Наприклад, у вас в RPG є гілка прокачування пістолетів і, скажімо, плазмових кулеметів. У тому ж Shadowrun (новому) варіанти розвитку однакові. На пізніх рівнях навички пістолет дає подвійний-потрійний постріли, підвищений шкоди і швидку перезарядку. Утрати за хід стільки ж, скільки від хорошої черги з кулемета в упор. Гравець, типу, не виявиться до фіналу гри невмілим лохом. Це баланс — ресурсний.

А сюжетний полягає в тому, що ви можете залишити пістолет слабким, але компенсувати його тим же, чим в реальному світі. Наприклад, сильно ускладнити пошук патронів до кулемета або підвищити їхню ціну в ігровому світі, потім понаробляти місій на проникнення, куди пістолет пронести можна, а кулемет – вже немає, зробити миттєві дуелі як у вестернах, коли важливіше, що швидше выхватывается з кобури – і так далі.

Кожен раз, коли від вашого навику механіки або злому замків у рольовій грі залежить сюжетна гілка – це також воно.

Камінь-ножиці-папір
Основа балансу – прийняття рішень гравцями. Коли баланс «дуже рівний», неможливо домагатися формування індивідуальних стратегій і стилів гри. Тому баланс повинен сходитися тільки в цілому, але не в деталях. В деталях потрібен певний хаос, і його має бути досить багато. Найбільш частий приклад такого балансу – це побудова трьох базових стратегій («маг, боєць, злодій», «агресія, контроль, комбінація», «розробник, дизайнер, тестувальник», «дробовик, гвинтівка, снайпер»). Вони б'ють один одного по колу, і тому завдання гравця – фактично, в деякому сенсі блефувати і вгадувати дії супротивника. Ця ж стратегія вносить випадковість в гру і дає можливість новачкам іноді перемагати професіоналів при вгадуванні.

Приклад найефективнішою і найбільш «незбалансованої» штуки в шутерах часто – дробовик. Це зброя ближнього бою. Використовуючи ресурсні методи і статистику для побудови оцінної функції для обчислення ресурсу, ми, наприклад, знаємо, що зброя повинна наносити 100 одиниць шкоди в хвилину на відстані 100 метрів. Робимо 500 одиниць, але в «дроубек» даємо 5 метрів, і ще робимо зброю важким, незграбним, повільно перезаряджати і з малим боєзапасом. Тут запускається відразу дві гілки – вибір стратегії (завдання «папіка» з дробовиком несподівано з'являтися суворо впритул до потенційних фрагам) і навик (треба дуже точно і спокійно цілитися). Аналогічно – хороша снайперка. Створює ті ж вимоги до стратегії та навички, але визначає вже іншу стратегію поведінки гравця.

Ще один різновид ризик-контролю – це методика вирівнювання який програє гравця і виграє рандомом. Це потрібно, наприклад, коли гравець вже серйозно програє, але залишається ще половина партії. Або він вийде з гри і здасться без інтересу… або ви дасте йому якісь інструменти відновитися. Найчастіше це — сильний ризик. Програє гравець може використовувати прийоми і стратегії, які дають високий шанс (більше 50%) критичної помилки, але при цьому вона йому не страшна, оскільки він і так програє. Вийшло – пощастило, вони знову з переможцем на рівних. Не вийшло – ну ок, було цікаво і весело. Причому як тільки гравці вирівнюються, використовувати ризикові прийоми не будуть обидва – адже «дроубек» у даній ситуації стає значущим для результату партії. Досить добре про ці нюанси є в Сирлина в його «Грай на перемогу» (яку ми якось перевели — почитайте, він копався в балансі тоді, коли ігри були без патчів взагалі).

У спорті ця ситуація чимось схожа на історію, коли навіть воротар використовується як один з атакуючих гравців на останніх хвилинах матчу. Так-так, ви вже здогадалися – це не тільки повертає гравця в гру, але і дуже героїчно-видовищно. Про такому потім розповідають історії.

Ще одна важлива річ в недетерменизме або ролі рандома – щоб не було готових стратегій перемоги. У тих же шашках неможливо виграти в грі за чорних при математично оптимальної грі білих. В Го, по ідеї, теж, але там поки наших обчислювальних потужностей для такого не вистачає, тому саме в Го є невизначеність, а у шашках – ні. Якщо пам'ятаєте автомати з Пакманом – там спеціально вводили рандом для вибору примарами напрямку, щоб гравці в аркадах не заучували оптимальні шляхи ходіння по рівнях. При написанні AI ворогів теж часто використовується рандом для вибору між двома схожими рішеннями.

Автобалансировка
Зазвичай гра всіма силами прагне бути в рівновазі, а гравці нахабно розгойдують її стан. У механіці автобалансування – навпаки.

Ігрова ситуація часто досить різноманітна, і різні стратегії будуть оптимальними в поточній партії. Відповідно, як правило, в складні ігри вводиться ще один приклад «автобалансування» — це коли гравці самі визначають, що зараз важливіше.

Приклад. У базовій ресурсної стратегії ви знаєте, наприклад, ось таку градацію нагород: 20 патронів = 100 монет, аптечка = 50 монет. На рівні ресурсів 20 патронів завжди важливіше аптечки просто тому що вони дорожче статистично. Але в конкретній ситуації аптечка може виявитися потрібнішою. Створюється ситуація аукціону, коли гравці самі призначають ціну за потрібний їм ресурс. У результаті може виявитися, що саме в нашій партії аптечка коштує 150 монет, а патрони взагалі нікому не потрібні.

Такі речі можуть робитися драфт (два капітана стоять перед залом на фізкультурі та вибирають по одному гравців для своїх команд), аукціонами (гравці роблять ставки на екіпіровку), розташуванням предметів на рівні (за потрібне побігло більше людей – автоматично більша конкуренція) і так далі.

Альтернатива автобалансировке – ресурсна балансування «підтягуванням» відстаючих, наприклад, створенням негативного зворотного зв'язку. Чим вище рівень героя – тим менше досвіду дають монстри. Чим нижче – тим більше. Відповідно, помилки і безглузді ситуації на перших рівнях амортизуються тим, що в кінці у героїв різниця в 3-4% при розходженні показника досвіду в 2 рази. Це подобається не всім, але це шлях онлайнових ігор найчастіше.

Ще одна цікава механіка автобаланса – це надання вибору не між ігровими цінностями, а між ігровими та реальними (IRL). Наприклад, драфти з цінними на вторинному ринку картами, вибір у бік ігрової валюти (яку можна перепродати на вторинному ринку або їй сплатити аккаунт) і так далі.

Наступний тип автобалансування – це дипломатія. Якщо в грі є транзакції між гравцями, то вони зможуть об'єднуватися в союзи. Це означає, що «висувний» ризикує отримати по шапці від усіх відразу, незадоволених тим, що він перемагає.

В цьому плані особливо крута та ж «За бортом!» — там у загальному випадку персонажі на човні спочатку «розвідують» один одного, потім решту партію знаходяться в двох конфігураціях-спілки – одна контролює ресурси, друга незадоволена. Час від часу в контролюючій зв'язці виникає розкол за умов перемоги («А чому Сноб стільки захапал? Нехай дасть мені бриллант, який він забрав!»), що тут же міняє місцями зв'язки і створює новий більш складний конфлікт. Зв'язки чисто із-за «фізики» гри постійно рекомбинируются і міняються місцями, і гравці в них теж. Тобто найсильніший отримує веслом по голові просто тому, що він сильний. І навіть друг-союзник допоможе його бити, тому що адже завдання у нього – щоб побитий один вижив, а не щоб він переміг. Перемогу кожен береже для себе.

Розгадування намірів і блеф
Суть стратегії – оптимізація набору параметрів. Відповідно, передбачаючи оптимальні дії противника, ви можете приймати ефективні контрзаходи. Однак противник може підозрювати це і використовувати не ті параметри, що ви чекаєте. Так утворюється схема «разгадываемости» гри, коли зрозуміло, яку дію до чого веде, і блефу. Це один з найсильніших чинників балансу і кривий навчання – спочатку гравці підвищують навички, намагаючись передбачити результати тюнінгу параметрів (навчаються мистецтву гри, розкривають приховану інформацію щодо поведінки інших гравців), а потім грають вже не з механікою, а один з одним, використовуючи гру як тільки мова.

Крива навчання
Повернемося в початок топіка до діалогу з прекрасною леді і того, що баланс пов'язаний з кривою навчання. Пов'язаний він, зокрема, тим, що при зміні стану системи ви повинні побачити зворотний зв'язок від гри. Наприклад, легко навчити собаку робити правильні речі, відразу даючи їй кісточку. Але дуже складно навчити її, даючи їй гору кісточок через добу-двоє – вона просто не вловить зв'язку, незважаючи на збільшений розмір нагороди. Так само і з гравцями, і про це є просто чудова стаття у Данила Кука з Epic – ось ми її на новий рік перевели тут.

Так ось, завдання. Є гра «Совушки, ау!», де діти повинні привести сов в гніздо, поки не настане світанок. Сови стоять на треку, що складається з кольорових гуртків:



У гравців є картки з гуртками. Ось біля лівого гравця червоний, помаранчевий і зелений гуртки. Відповідно, він може вибрати будь-яку сову і рушити її на найближчий вільний гурток цього ж кольору.

Якщо найближчий гурток зайнятий, сова ставиться на наступний.

Оптимальна стратегія цієї гри – не «розсипати» сов на велику дистанцію, але при цьому займати однакові клітини, щоб дальня робила стрибки по пів-поля.



Як швидко з'ясувалося, діти це не розуміють. Фігня, коли я тестував, це ще й деякі гуманітарні дорослі не розуміли. Один дядько, наприклад, вибирав у нас на тестах найдовший тактичний крок сови, але не прораховував наступні 2-3 ходу. На цьому його горизонт планування закінчувався трагічно. Діти ж беруть «улюблену» сову (і пофіг, що вони однакові) і ведуть саме її.

А завдання гри – навчити дітей робити щось в команді, тобто так, щоб корисно було всім відразу. Тобто показати їм, що хід коротше, але корисний іншим може в перспективі бути краще довгого, але тільки для себе.

Але навіть після пояснень словами, програшів і демонстрування оптимальних ігор зовсім маленькі діти і деякі особливо обдаровані дорослі не розуміли. І знову вели або улюблену сову, або робили довгі ходи.

Проблема в тому, що через випадковості приблизно в 10-20% випадків це все ж давало перемогу. Сюзен, автор гри, спробувала посилити умови перемоги, щоб включити автобалансировку по стратегії. Але зіткнулася з тим, що при невірних ходах діти програють, і не встигають навчитися – їх засмучує ланцюжок програшів. Проблема, очевидно, в тому, що цикл зворотного зв'язку занадто довгий. Потрібна якась річ, яка дає позитивну зворотний зв'язок відразу протягом ходу, а не в кінці гри. Оціночна функція, щоб зрозуміти, сильний хід дитина зробила або слабкий.

Зупиніться і подумайте, що б ви зробили в цьому розкладі.

А рішення Сюзен під спойлеромВона виявила найважливіший елемент оптимальної стратегії – стрибки через інших сов. В цілому, чим більше таких стрибків за гру, тим краще. Це значить, що потрібно було заохочувати гравців робити саме стрибки через сов, а не думати про те, як дійти усім у гніздо, умостившись під час. І придумала нове правило: під час кожного такого стрибка діти повинні були голосно їхати як сова. Природно, їхати їм було куди веселіше, ніж просто рухати фішку. І вони почали спеціально створювати ситуації довгих стрибків – тобто, так, вчитися оптимальної стратегії. Особливо дітей тішило, коли поїхали їхні батьки, які грають з ними – звідси і можливість створити таку ситуацію не для себе, а для когось ще.

Загалом, Сюзен прекрасне, а ми навчилися балансувати введенням миттєвого внеигрового винагороди.

Резюме
Отже, найчастіше:
  1. Емпірично і на основі невеликого набору тестів будується оціночна функція для балансу.
  2. Виявляється ресурсний еталон для кожного об'єкта, а потім об'єкти підрівнюються і варіюються для глибини гри, тобто можливості побудови індивідуальних стратегій.
  3. Вводиться деяка недетерменированность (найчастіше – випадковість) для різноманітності ігри і відходу від автоматизації перемоги. Because life is a random.
  4. Вводяться реактивні методи для зрівнювання гравців: дипломатія, негативний зворотний зв'язок, ризиковий баланс.
  5. За необхідності встановлюється внеигровая мотивація для здійснення якихось дій.
Але, звичайно ж, практика суворішим. На практиці один хрін до появи service pack 2 ви граєте в пізню бету.

Ще конкретні механіки є, наприклад, Вікі – дивіться, наприклад, патчі баскетболу і принцип «золотого століття», плюс походіть по посиланнях. Дуже гарна добірка з околобалансовым речей є у Денка (з точки зору геймдизайнера) і Сирлина (з точки зору гравця-турнирщика).

Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.