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。
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:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值