dnf在拉留存上值得学习的地方

本文探讨了DNF游戏中的疲劳值系统如何成功地控制玩家的游戏节奏,通过限制每日游戏时间和内容进度,促使玩家保持高度参与并逐步推进游戏进程。此外,文章还介绍了游戏运营商如何利用一系列活动进一步增加玩家粘性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先不得不提的是疲劳值系统,dnf是我知道的最早使用这种限制用户使用的产品,同时也是最成功的,也许初衷只是为了突出pvp性质,却无意间成功的带活了整个产品的节奏。相比下现在手游的体力系统就是一坨翔,靠卖体力盈利的手段更是翔中的战斗机。
开始使用产品,第一天的疲劳值差不多支撑2个小时的使用时间,这个值应该是最折中的一个时间,即充分体验到了内容,又卡在关键节点上。这个节点就是--转职。就好比传奇里法师7级学会火球术,这时候告诉你,今天就到这里结束了请明天再来。 
之后,每天的疲劳仍然支撑2个小时的使用时长,这时候会有另外一个效应,用户在使用时间有限的情况下,为了收益最大化,会提高使用时的投入度,比如难度都选最高的,这样对能力提升就形成了需求,也就带来了消费点。内容节点上,前期每天会学会一组新技能,换一身新装备,培养出了用户忠诚度后,成长速度逐渐减慢,这是出于提升游戏的寿命的考虑。 
成长速度慢了,没有其他内容填充,用户收益不够流失就会多提升,于是dnf把后期一些关键内容,例如终极装备,也引入了限制因素:每天只能完成限量的进度,通常30天到50天才能完成。30天到50天的留存,运营差不多想干什么干什么了。 
以上是游戏内容的节奏部分。企鹅的运营活动部分也是深得其要领。连续12个星期登陆发你200块左右的消费品你登不登。 同时还有每天只能使用三个的优质宝箱限制你登不登。 再给你弄个限期冲级奖励,你登不登。 只要你敢登,剩下的就好办了。 
最后还是要提一下,再好的辅助功能,也是建立在丰富强健的游戏内容上才能加成出好效果。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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