Вероятность исхода боя в браузерной игре.

[13th]

Это скорее не вопрос, а крик души разъяснить как происходит этот подсчет.

Желательно с примером, абстрактным . Скажем столкновение воина и лучника.

P.S. гугл уже прогуглен.

[Человек_Борща]

Теория вероятности в помощь.. её используют чтобы получить % поподания в мишень, до того, как это случится.

[Bustle]

Берутся в сочетания разные факторы.
Например, для атаки можно взять в расчеты:
силу + оружие + владения этим оружием в противовес пойдет оборона противника + обмундирования и т.д. Зависит собственно от факторов самой игры. Там добавить вероятность попадания/отклонения и т.д... Соответственно высчитывать вероятность попадания - оружия + навык + удача. и т.д
Так же сначала надо ответить на вопросы:
Это будет реалистическая симуляция ближнего боя или нет?
Кто будет играть игру? Яростные геймеры которым будет интересно изучать самим систему боя для лучшей игры, или для тех кто будет просто бегать и жать кнопочки на угад...
Будут ли бои игрок против игрока? и т.д...

[13th]

Это будет браузерная игра=)
А теперь подробнее.
Мы качаем персонажа (хар-ки - ловкость, сила , жизни). Потом он на карте может встретиться либо с силами системы, либо такого же противника. Вот допустим у одного сила -2 , ловкость -3 ,жизнь 4 . У противника сила -4 , ловкость -1 ,жизнь 2

Игрок обладает мечом (шанс удара скажем 80%) , а противник луком(шанс попадания 50%) .

И кто кого ? Суть в том , что происходит ход за ходом. Надо используя ту самую теорию вероятности (которую я уже начал читать) просчитать.

У игрока нет возможности управлять боем. Есть возможность сбежать (опять же рассчитать количество потерь при бегтсве) или сражаться , а исход боя определит система и выдаст в виде записи истории боя.

[13th]

не,не . Такие вычисления не практичны. Вот сейчас как раз в первых главах говорится, что когда количество параметров не определено, а полезность произведенных иследований близка к нулю - нужна эта самая теория вероятностей.

[Kostia]

Хех, то что я написал

А правильнее было сделать так.

бредовый и неустойчивый алгоритм!!! Щас что нибудь придумаю )))

Зная параметры воинов проводишь несколько экспериментов и на основе этих данных получаешь численные характеристики случайных величин.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
int main(int argc, char** argv)
{
    double P1 = 0.8, P2 = 0.5, D, m1, m2, Health1 = 100, Health2 = 120, Damage1 = 12, Damage2 = 16;
    int w1 = 0, w2 = 0;
    srand(time(0));
    for(int i = 0; i < 1000; i++){
        Health1 = 100; Health2 = 120;
        while(true){
            //удар первого
            if((rand()%100)/100.0<P1){
                Health2 -= Damage1;
                if(Health2<=0){
                    w1++;
                    break;
                }
            }
            //удар второго
            if((rand()%100)/100.0<P2){
                Health1 -= Damage2;
                if(Health1<=0){
                    w2++;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    m1 = (-1*w2+w1)/1000.0; //момент первого порядка
    m2 = (w2+w1)/1000.0; //момент второго порядка
    D = m2 - m1*m1; //дисперсия
    printf("%lf\n",m1);
    return 0;
}

По этим данным можно сказать что первый воин победит с вероятностью P = w1/1000.0; грубо говоря

[13th]

так, так, весьма интересно
проясни вот этот участок . Не совсем понятно какой знак между rand() и 100 , и что такое 100.0

 if((rand()%100)/100.0<P1){

[Kostia]

(rand()%100)/100.0 - случайное число от 0 до 0,99, % это остаток от деления(mod в паскале)

Как вариант это попробовать реализовать НС, с кучей входов, выходов и думаю одного скрытого слоя будет достаточно. На входы можно подавать данных о игроках(жизни, дамаг, наличие зелий и заклинаний, вероятности попаданий...), а на выходе получать состояние здоровья и маны игроков после боя. Обучать сеть можно простым алгоритмом обратного распространения ошибки и метода сопряженных градиентов, хотя можно попробовать и машину опорных векторов. Еще потребуется собрать достаточную выборку для обучения и тестирования сети. Тогда про теорию вероятностей можно забыть, если не вникать в статистическую природу процесса обучения и т.п.

[Bustle]

http://serenesforest.net/fe10/calc.html

[13th]

Тогда если переводить на значение,то получится

if((rand%100)/100.0<P1){
rand = 0.57
и далее начинается интересное . 
rand%100  всегда равно rand 
rand /100 = 0.0057

Или я не прав?