游戏完成平衡性的技巧

基本游戏平衡过程

　　除了基本的规则和技巧之外，过程是非常重要的。游戏的平衡过程有几个步骤，每个步骤都有各种各样的技巧。

　　首先要考虑的是让游戏进入一个有趣及可玩的境界，这就需要宏观调控，或者说让游戏中的大部分要素至少达到基本上平衡，而且不存在任何要素过分地不平衡。只要达到这个状态，就可以继续细调游戏要素的具体部分，如RTS游戏里的种族或派系。

　　当然在游戏alpha测试阶段之前通常应已进行了宏观调整，所以可能随着新功能的增加要重新进行调整。家园（Homeworld）的主策划Erin Daly提出，应将相关的功能在同一时间加入，然后做一个宏观调控，基本上这是在整个开发过程中保持游戏可玩性的最有效的方法。

　　一旦实现最后的宏观调整，最好在alpha测试阶段的后期，就可以对游戏进行微观调控1使游戏平衡达到完美的程度。

宏观调控

　　提供一个可平衡的游戏系统显然只是达到游戏平衡的第一个步骤。即便是最完美的设计也需要变成现实，而在实施的过程中错误就会出现，在初期设计中就经常会出现小错误。许多游戏价值在整个游戏实现之后才能被清楚认识到。在这些情况下，设计者必须在alpha测试阶段之前及测试期间运用宏观调控技巧校正平衡值。

　　宏观调控应在微观调开始之前结束；如果游戏的基础还在不断改变时，较小的平衡性的改变将变得没有效果而无用。在进行宏观调时，目的是“找到”在设计案中描述的游戏性目标。当然，在你还不清楚如何表明核心游戏性时是不可能进行游戏细节的调整。

　　为了瞄准核心游戏性，明确地说明核心游戏性及其如何体现是很重要的。只要做到这一步，就可以建立一定的基线，也就是Ensemble Studios1所谓的“定锚”。举例说明，你也许设立游戏速度的基线为“大约10分钟长的游戏”，或者设立角色韧性的基线为“被一个危险怪兽攻击3次是致命的”。一旦你为每个游戏因素（一个地图、一个角色类型，一段对话等等）都找到满意的基线，就可以利用这些游戏要素基线为根据扩展游戏。

平衡性数学

　　一旦完成某一特定要素的宏观调控，在有些情况下可应用平衡性数学将结果复制到类似的要素中去。虽然用平衡性数学改善系统的功效还不确定，原因是很难计算一些微妙的细节，但是它对确定不同游戏要素中的基线还是有效的。公认的、几乎对每一个游戏都有帮助的一个公式是成本效率方程式。

成本效率公式说明，针对一个成分来说，
游戏威力×耐久力=效力

而且：
平方根（游戏威力×耐力÷成本的平方）=成本效力

　　游戏威力有可能是火力（伤害性×发射速度）或点数。耐力可以是使用次数或被击点数。成本代表游戏资源，通常是金子、钱币或回合（如棋赛中走一步的真正成本就是一个回合）。另一个有用的方程式主要适用于策略游戏和其它“战斗”场景的是分解式方程式。“分解式”反应了战斗场景中众多小群体总的有效性虽然与几个大群体的战斗力相等，但效力却不相同的特点。众多小群体通常效力小，当然这是假设不存在其它微妙的因素（如大团体攻击小兵种时，杀伤力太大而造成浪费）。这是因为群体在小个体逐渐死去之后就逐渐丧失威力，而一个大兵种可以支撑较长时间，所以不会因逐渐损失而失去效力。据此，相对有效性的公式被定为：
有效性的减损（相对于较小的个体）=
0.5+0.5×[较大个体的数量÷较小个体的数量（相同的价格）]

所得到数字的倒数则是较大个体有效性的增加。

　　这些公式和其它“平衡性数学”对于初步的平衡性特别有用。最好避免从数学上实现完美的平衡性，除非是相当简单的游戏系统。比如说，因为游戏规则简单，平衡游戏Risk并不是特别困难，且玩家的选择可以作到相当的量化。平衡游戏大富翁（Monopoly）是可能的，但是会比游戏Risk困难，因为随机因素（如滚骰子）相对于Risk来说可造成更普遍的影响，而且也因为大富翁有更多数量的特别游戏因素（运气牌、抵押规则，监狱
等等）。譬如在一个现代的RTS中，能够在这样更多复杂性的情况下得到完美的数学平衡性，就相当于完成了博士论文。

　一旦游戏已受宏观调控，游戏的平衡必须要进入细节调校。如果游戏至少达到有点乐趣可言，且不存在明显的问题，则已基本上完成宏观调控并可开始转向微小细节。微观调控是游戏策划为了进一步完美平衡性而实施的小手术。一个小手术一般被定义为：变化值相对于一个“全球”数值（影响许多其它的游戏要素）要少于10%，相对于一个“地方性”数值（一个单一游戏要素）则应少于30-40%。

　　微观调控最大的挑战是找到问题。一旦找到问题，就可以开始稍微调整数值，但要注意不要因此再产生出新的问题。良好的要素模块和预先计划在这一阶段很有效果——没有它们，就可能做不到在一个合理时间范围内完成游戏的平衡。

辨识较小的不平衡性

　　策划有几个技巧可辨识较小的不平衡性。其中最明显的做法是大量地测试游戏，寻找一贯受惠或占优势的方法，或寻找从不被使用的方法。另一个常用方法是与一个试验人或另一个策划讨论假设的情景或与其对战，找到一个一致认为会产生的结果，然后在游戏中测试是否会发生同样的结果。

　　如果策划用第一种方法，只是寻找占优势（或从不被使用）的方法，确定这种情况产生的实际原因是很重要的，并确认事情是否应该这样发展。对不平衡性进行分类，并尝试将其归类到典型的不平衡性中，有助于理解问题。基本上越是了解不平衡性的类型及特征就越能够调整它。

　　近年来，愈加流行的方法是秘密记录（不告诉玩家）游戏成果及统计数据。游戏世纪帝国（Age of Empires），雪乐山（Sierra）发表的几款游戏及斗争阴影（Strifeshadow）都受益于这个技巧。有时这些统计数据具开导性，有时也极具误导性。

　　对所有的数据都应有所保留。有时一个不成熟的测试人群会带来很不正确的结果，只因为他们不熟悉游戏，而且没有机会全面尝试（或只是尝试最容易的部分）。同样的，一个过于成熟的测试人群也有可能忽视其它策略的潜力，或被困在一个很高级却较模糊的不平衡点，而这些不平衡与其它更明显的不平衡点相比显得不那么紧迫。Ethermoon娱乐公司在游戏斗争阴影里应用的一个极为有效的技巧就是夸大在beta阶段的补丁中的游
戏平衡性变化，来怂恿玩家尝试新的战略，而不再继续“抵抗”新的变化。

　　发现不平衡性的第二个方法有时被称为“追逐不平衡性”，也就是一个假定的情景被定义后，而由此产生的各种可能的行动及结果都应是符合设计的。例如，一个坦克部队的冲锋应该被认为打败一个轻型车队的进攻，但同时也应该受到轻度伤害，而面对防坦克步兵团的反攻则应受到重创。如果在实际的游戏中，一个坦克部队的冲锋可完全歼灭一个轻型车队并可以与防坦克步兵团不分胜负，此时坦克部队的过于强大就造成了不平衡
性。追逐不平衡性是十分重要的，如果严格地执行，很容易就可以发现75%以上的较小不平衡性问题。游戏往往不按照策划所愿望的某种特别方式发展，特别是在一个对抗型的多人游戏中，一个“地区性”平衡价值的微小变化就可以造成游戏的平衡与不平衡。

　　要紧记的一条是无论何时进行不平衡性的搜索，在游戏早期所设置的游戏要素，往往比后期的游戏要素要敏感得多。仅仅因为一个早期游戏要素的不平衡性会影响在它之后设置的所有东西，而后期游戏要素能够制造麻烦的时间有限。正如有必要在做微观调控之前先做好游戏的宏观调控，也有必要先平衡早期的游戏因素。

修整较小的不平衡性

　　一旦辨识并证明了不平衡性，是否容易进行修正呢？是的，如果游戏已被设计为容易调整！ 一个非常可调的游戏具备的素质能让设计师在不间接影响其它游戏因素的情况下，专门对付某一不平衡性。

　　校正的重要一点是保持细调的水准（往小的方面想），尤其是升级游戏的时候。一个过于强大的游戏要素容易使其它要素失去效力，而一个过于无力的游戏要素则会被忽略而毫无效果。

　　还很重要的一点是细调时不要影响到其它的游戏数值，譬如，在角色扮演游戏里考虑一个叫做“火球”的符咒，它是火系符咒的一种。如果火球威力过大，策划可做的就是全面降低火系魔法的威力，或将火球降级。很明显你应该做的是选择“地方性”的解决方法，在细调全面火系魔法之前将火球降级。这是一个很简单的例子，在大多情况下，游戏要素之间都存在一定程度的互相依赖。谨慎地考虑一个改变将会带来的冲击力，尝试
使用专门解决问题而不影响其它游戏要素的方法。

　　最后，避免“过度解决”不平衡性。当策划在同一时间运用多重不同的细调方法来解决一个特定问题时就会产生“过度解决”的情形。这样就很难决定变化所带来的效果，因为你应用了多重独立的可变性来影响一个不独立的可变性。“过度解决”也有可能因意外地影响其他游戏要素而带来麻烦。

总结

　　开发游戏过程当中，在面对许多细节所带来的庞大冲击时很容易偶尔忽视最终目标。保持真实地对待所想得到的游戏性，从根本上贯彻游戏平衡的原则是很辛苦的，但只有这样才可以保证高质量的游戏平衡，并且避免beta测试拖得太久。多人游戏日渐受到青睐，游戏平衡应尽可能地做到最好。太多充满希望的多人游戏都因为平庸的游戏平衡而黯然失色。