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回复:估算了一下敏捷对伤害的影响,以及伤害公式

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后排插入大佬


IP属地:湖南来自Android客户端51楼2018-05-22 00:34
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    来重点,前排建议什么,后排建议什么,辅助建议什么


    IP属地:广东52楼2018-05-22 00:36
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      2025-11-24 21:56:15
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      我玩很多游戏都会去看伤害公式,敏捷影响防御的真不多.
      我最常见的伤害波动量化标准就是:稳定值 这个参数.也就是提高伤害下限
      敏捷其实就是提高了这个稳定值. 敏捷值多少就提高多少%.
      比如本来是70%-100%区间,敏捷提高变成80%-100%之间. 换言之只和自身敏捷有关。
      和怪物的敏捷完全没关系。“等级差“见过很多 ,“敏捷差“真的罕见。
      建议测几组受到伤害的数据。看看等级差,敏捷差,在同防御下有多少影响


      IP属地:上海53楼2018-05-22 14:20
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        补充2组测量受伤与敏捷,等级关系的数据



        数据1证明提升敏捷可以降低受到的伤害,对于为什么提升敏捷是降低受伤最大值而不是最小值暂不明确
        对于为什么实际减伤只有理论的一半,大概是因为敏捷超过攻击方后再提升敏捷就不会继续减伤了



        数据2证明等级对减少伤害几乎没影响


        IP属地:广东54楼2018-05-22 15:47
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          辛苦了,确实厉害


          IP属地:新疆来自Android客户端55楼2018-05-22 15:52
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            PART.2
            因为在防御方敏捷对减伤的影响测试中,发生了一些无法解释的事情,我又回来继续测试公式了。
            首先前面已经知道了敏捷是影响伤害上下限的,所以用平均伤害来测量是没有作用的,因此这次测试将直接测量伤害上下限的公式,数据也只统计最高伤害和最低伤害。
            在上面的测试中已经知道了攻击方敏捷并不会影响伤害下限,而防御端的测试中发现防御方敏捷不会影响伤害上限,因此对以上结果做合理的推测:
            攻击,防御,攻击方敏捷共同影响伤害下限;攻击,防御,防御方敏捷共同影响伤害上限。
            接下来我将从防御端入手,优先推导伤害上限的计算公式,测试地图3-19-2,这张图只有一个敌人,且能力值是固定的


            IP属地:广东56楼2018-05-23 21:59
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              围观大佬,等结果


              IP属地:福建来自Android客户端57楼2018-05-23 22:02
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                先是一组暂时用不上的数据,伤害下限与防御有线性关系,说明防御的减伤效果是均匀的,不存在防越高性价比越低的问题


                IP属地:广东58楼2018-05-23 22:04
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                  2025-11-24 21:50:15
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                  固定敏捷,测量防御和伤害上限的关系,嗯,也是均匀的


                  IP属地:广东59楼2018-05-23 22:06
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                    固定防御,测量防守方敏捷与伤害上限的关系。这里可以明显看出,当防御方敏捷超过某个阈值的时候,继续加敏捷不再减少伤害上限,攻击伤害不再受到敏捷影响。

                    由于后一部分数据伤害上限稳定在367附近,根据前一部分数据的趋势估计,敏捷会在达到157以上时不再影响伤害


                    IP属地:广东60楼2018-05-23 22:10
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                      根据这个模式,对攻击端敏捷影响的一点推测


                      IP属地:广东61楼2018-05-23 22:13
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                        从防御端入手,推测伤害上限公式


                        IP属地:广东62楼2018-05-23 22:14
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                          给大佬递冰廓落


                          IP属地:陕西来自Android客户端63楼2018-05-23 22:16
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                            这里是在计算ABCD与敌方攻击共5个参数,然后没计算出来,只知道了D=157,以及攻击与A,B,C的关系
                            不过没关系,我先假设一个A(防御因素) = 0.2,这个数值是有实践证明的
                            于是得到了一组参数


                            IP属地:广东64楼2018-05-23 22:20
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                              2025-11-24 21:44:15
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                              然后我们设好公式,把测试2和测试3的几组观测数据放进去拟合一下
                              Emmm...误差还是有点大的,残差平方和有5500
                              理论还是要结合实际的,于是我再稍微调了一下几个参数,比如防御因素如果是0.25的话..

                              发现与实测数据贴切得多了


                              IP属地:广东65楼2018-05-23 22:25
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