项目背景：本项目针对腾讯游戏的《王者荣耀》MOBA游戏，旨在通过优化英雄数值系统来提升整体游戏平衡性和玩家竞技体验。

主要职责：

• 研究并设计伤害公式、技能冷却时间及角色属性平衡。
• 开发经济系统，确保资源获取与花费的公平性。
• 进行迭代测试，收集玩家反馈并调整数值，以防止游戏出现不平衡问题。

技术难点：

• 伤害计算公式涉及多因素交互，如英雄等级、装备加成和技能组合，需要动态平衡以避免特定英雄过于强势。
• 经济系统设计需考虑资源循环，确保游戏内货币通胀与玩家行为匹配，避免资源枯竭或无限膨胀问题。
• 通过A/B测试分析数据，识别并解决数值漏洞，提升游戏稳定性。

成果：项目完成后，《王者荣耀》的胜率平衡性提升了15%，玩家反馈满意度调查显示满意度提高了10%，游戏留存率显著增加。

项目背景：本项目针对网易游戏的《梦幻西游》回合制RPG游戏，聚焦于角色属性、战斗数值和经济系统的优化，以增强游戏的长期可玩性和玩家沉浸感。

主要职责：

• 设计并平衡角色成长系统，包括技能点分配和装备数值。
• 优化战斗公式，确保不同职业之间的平衡性，如物理伤害与法术伤害的计算。
• 开发游戏内经济循环，管理道具掉落率和交易系统。

技术难点：

• 战斗公式涉及复杂交互，需处理高频率战斗事件，确保数值计算效率与公平性。
• 经济系统需要动态调整道具稀有度和掉落机制，以维持游戏内资源的可持续性，避免通货膨胀或玩家挫败感。
• 通过数据分析工具监控玩家行为，识别数值偏差并迭代设计，提升游戏整体平衡性。

成果：项目结束后，《梦幻西游》的玩家活跃度提升了20%，游戏内数值漏洞减少了30%，玩家满意度调查显示游戏体验更加流畅和公平。

研究背景与目标

针对当前多人在线战斗竞技场游戏（MOBA）中数值系统复杂度日益增长的问题，本研究旨在建立一套动态平衡性建模框架，实现对游戏内数值系统平衡性的定量评估与动态调整。

研究方法

1. 理论构建：基于博弈论与游戏经济学模型，构建了包含玩家决策行为、资源分配策略与数值系统交互关系的数学模型
2. 数据采集：采用蒙特卡洛模拟方法，收集并分析了10万+场对战数据，涵盖英雄属性、技能伤害、冷却时间等20+核心数值指标
3. 算法开发：创新性地引入机器学习算法，实现了基于历史数据的数值预测模型，该模型能够实时评估数值变更对游戏平衡性的影响

研究成果

1. 发表核心期刊论文2篇，其中SCI收录1篇
2. 开发完成《游戏数值平衡性评估系统》，实现对数值系统的自动检测与预警
3. 提出的动态平衡调整机制被应用于3款商业游戏产品，用户留存率提升15%以上

创新点

首次将强化学习算法应用于游戏数值系统平衡性优化，实现了从被动调整到主动预测的范式转变

研究背景与目标

为解决传统游戏数值生成过程中依赖人工经验、效率低下且易陷入局部最优解的问题，本研究探索利用人工智能技术实现游戏数值系统的自动生成与智能优化。

研究方法

1. 多目标优化算法：基于NSGA-II算法，构建了包含游戏性、公平性、多样性等5大核心指标的多维度评估体系
2. 神经网络模型：开发了基于Transformer架构的数值生成模型，能够根据游戏类型、玩法机制等输入参数，自动生成符合游戏设计意图的数值方案
3. 强化学习应用：设计了分层强化学习框架，上层负责数值生成策略学习，下层负责细节参数优化，实现了端到端的数值智能调优

研究成果

1. 申请发明专利2项，获授权1项
2. 开发完成《智能数值生成平台》，可实现5分钟内生成满足特定游戏机制要求的完整数值系统
3. 与3家游戏厂商合作，成功将研究成果应用于10款游戏产品，数值设计效率提升30%以上

创新点

提出了一种融合生成对抗网络（GAN）与强化学习的数值优化框架，实现了游戏数值设计从经验驱动向数据驱动的范式转换