开发一款手机格斗网游需要注意些什么

本文探讨手机动作游戏开发的核心要素与挑战,包括游戏机制、用户体验、技术实现与网络延迟处理,以及如何借鉴经典作品如DNF的经验,提供流畅的动作体验与打击感。文章深入分析了操作方式、技能释放、打击感与网络优化等方面,为开发者提供宝贵指导。

本文转自 http://www.sfw.cn/xinwen/431742.html

先针对问题本身解释一下。目前纯正的格斗手机网游还不存在,我也没做过,更不知道该怎么做。在PC上格斗网游也只有流星蝴蝶剑、生死格斗OL、炫斗之王等少数几款。在手机上目前还没有出现纯正意义上的格斗网游。腾讯的天天炫斗也改成了横版过关……

  传统格斗游戏的很多要素在手机上是不可实现的,例如组合按键的连续技。它的实现机制如下:

  

  同时,格斗附带的硬直、霸体、浮空等效果众多,状态机非常繁复,即使用最简模型,也大致如下:

  且不要说手机网游,即使是PC网游,也需要一整套高难度的实现机制。所以不建议一般团队往格斗游戏方面尝试。

  但话说回来,格斗游戏是动作游戏的一种,如果把范围扩展到动作游戏,可能我还能说上些粗浅的观点。

  动作游戏的一切爽快感受都来源于游戏中正确、准确、高保真的播放精致、表现力强的动作(动画)。同时,与锁定目标的RPG不同,动作游戏中的一些重要逻辑信息由动作来携带。例如攻击判定、攻击行为时间等。由程序按照动作所携带的逻辑信息进行碰撞检测,根据碰撞检测的结果进行各种处理。处理依据一部分是设计师的相关规则设计;一部分是物理运动规律。处理结果一部分返回到动作(动画)的改变,另一部分是角色的属性状态变化。

  在动作游戏中,玩家和对手都会使用一定的“动作”彼此攻防,获得战斗的胜利。对于单个“动作”(或称招式)而言,一般存在如下几个属性:

  攻击判定——用于判定攻击目标是否受到伤害,受到多少伤害,攻击判定本身具有等级,高等级的攻击判定可以抵消、击败底等级的攻击判定。

  攻击范围——攻击涉及的范围,一般用与区分武器特性,或者特殊技能。

  无敌时间——顾名思义,角色处于该种状态下是无法被攻击的。

  出招硬直——从动作开始,到攻击判定形成的时间,一般来说,这段时间内角色处于一种既不能攻击也不能防御的状态,其间玩家无法进行其他动作。出招时间一般用于帮助玩家识别NPC的动作意图以及自身能力的提升空间。

  收招硬直——类同出招硬直,即攻击结束后的“收招”时间。配合“出招硬直”,一方面使玩家不要盲目的使用技能,而是更有策略,注重使用招式的时机。同时,利用NPC的收招硬直时间攻击对方等。

  行动不能状态——无法做出任何动作,只能收到攻击,如“倒地”、“浮空”状态,旨在限制NPC的行动时间,创造攻击时机。

  这些要素分析起来很简单,而在具体时间的掌握上则要求很高,零点几秒的差别都能让游戏的手感产生巨大的变化。要素采用得越多,格斗化的倾向就越重。

  和单机动作游戏相比,动作网游在延迟较大的情况下,容易让手感和打击感大量走形,所以上述的各项属性,究竟采纳几项,一方面要考虑技术条件,另一方面要考虑策划实力,进行动作要素的整体测试,以最终表现力最好的效果为定案再进行扩充。

  从制作实现角度,动作游戏需要三个层面的支撑,包括程序机制、美术资源和制作参数。从体验上来讲包含两个方面攻击体验和受击体验。程序机制实际是整套运行的状态机。这里要注意的是移动的处理。针对移动平台的网络情况需要做延时补偿和移动插帧,否则就会出现人物抖动和 响应延迟。

  美术资源制作层面,需要考虑动作的起势和收势。 比如近战攻击的小怪需要有出招的状态,这样能给玩家一个反应时间,在一定几率上躲闪攻击。制作参数层面 重力系数的设置尤为重要,需要不断调整和尝试,保证体验上的真实感。另外攻击次数和攻击间隔的控制也非常重要。 公式为 技能释放时长 = 攻击间隔*攻击次数。 技能释放时长不能过长,时间过长会导致玩家参与感下降,时间过短会导致操作疲劳。经验值为 1-4秒,考虑移动平台的实际情况 攻击间隔设定为 0.2秒。那么连续攻击次数最多为20次。攻击次数过少和过多都会影响体验。

  为了保证体验的流畅和同步性,需要进行服务器和客户端双向计算。客户端负责表现,服务器负责数值计算和状态计算。

  流程为:

  作为客户端流畅性的保证,帧率不能低于20帧。服务器的帧率不能低于10帧。

  至于说网络延迟处理的部分,其主要的实现目标是客户端端操作的流畅和模拟的流畅。技能延迟处理的方法可以有很多种,比如说在客户端缓存三个操作包。如果在延迟时间之内服务器返回则立即执行,否则等到最大延迟时间自动执行。死亡判定以服务器为准。显示的伤害数字则由客户端自己计算。

  移动延迟处理与技能类似,不同点是可以只缓存一个移动包。

  目前国内的移动环境下,延迟时间经验值为 150毫秒。超过该值则表现不流畅,小于该值会有同步问题。

  关于让玩家体验更好这个层面,则既涉及程序也涉及策划。在谈及细节之前,我们先回顾一下动作网游的历史。在DNF年代出了很多横版动作网游,横向比较一下:

  1、操作方面

  路尼亚战记:可自定义快捷键,操作自由度高,可通过方向键、打击键次序及快慢组合,释放不同难度及威力的级的连续技。基本操作难度普通,高级连续技释放难度大。

  鬼吹灯:操作稍复杂,主要以连招为主,有操作难度但是缺乏操作深度

  相比起来,DNF做的非常好,既显得“简单”让新手玩家上手容易。又显得“复杂”,具有很深的研究性,让老玩家不易流失。同时具备多种操作模式,为不同操作习惯玩家提供了方便。

  2、动作效果方面

  路尼亚战记:比较类似DNF,可实施空中连续打击。动作稍显僵硬,硬直、停顿等动作细节处理不够细致。

  梦幻龙族:角色动作流畅,包括跑动,跳跃都非常爽快

  KO堂:人物动作比较流畅和丰富,有冲刺,跳跃,二段跳等,部分动作夸张有趣,各职业的招牌动作也有差别

  相比起来,DNF、鬼吹灯和KO堂相对都比较优秀,细节把握力很强。

  3. 打击感

  鬼吹灯游戏打击感尚可,有连击,追击,破招,偷袭等内容的区分,技能效果的表现和回馈感尚可接受。而DNF的目标怪物的打击反馈良好,包括打击快慢、轻重、硬直、魔法等反馈效果丰富;通过方向键及攻击键的组合,可打击对方上中下不同部位,技能释放后可造成硬直、击倒、击远、击飞、击晕、减速等效果。不管和任何产品进行比较,无疑DNF最为出色,不管是从打击方位、效果还是操作感觉上都能充分的让玩家得到畅快淋漓的体验。

  所以,DNF的成功不是无缘无故的。想做横版动作游戏,把DNF研究透是基本。至于45度视角游戏,自然也有同样的典范供参考。学习到位是一切的基础。

  手机上目前的动作网游,与DNF的质素相比还远远不及,不过各有特色。

  先从单机看起。最初是单机移植,如鬼泣4、蜘蛛侠、DNF手游版、黑暗之刃,这些游戏动作型都很强,偏格斗感。之后出现永恒战士、夏侯惇、光之骑士、小小传奇这类自动或半自动的半动作中度游戏以及大量传统ARPG,其中有英雄的召唤、梦幻骑士、黑暗神殿、绯红之心、末日之刃、地牢猎手等大量游戏不可胜数。横版过关游戏也大量出现,如光辉之旅、封魔录、武士大战僵尸、三剑舞等。

  在操作方式上,移动方面有 虚拟摇杆/手势/不操作 三种;技能使用上有 手势/点击按钮 两种。不妨进行各类组合进行尝试。最常见的是虚拟摇杆+点击按钮,其他小众的方式有战争之心、无尽之剑、夏侯惇、Combo Crew等。其中夏侯惇采用的“在屏幕上滑动某个NPC进行特殊攻击”这一模式的手感非常适应自然心理,但作为频繁操作的网游不一定是最佳方案。今年的一些国产游戏如战魂之怒2采用了类似的全手势操作,实际效果待市场反馈。

  前述今年立项的横版动作游戏,为之设计的操作方式如下(不一定是最好,但相对合理):

  移动操作方案备选:

  1)左手负责屏幕的类比摇杆操作设定,人物行走速度即为奔跑速度,无走跑切换。

  2)点击屏幕角色移动。

  技能操作方案备选:

  1)右手有两个按键,一个为攻击/自动攻击键,短暂按住攻击/自动攻击键 并松开时(小于0.5 秒),认为人物进行了一次攻击设定,一直按住攻击键时,为自动攻击模式,人物会自动寻路自动切换目标进行攻击。另一个按键为闪避/特殊攻击键,单按住时为闪避动作,人物向前方滚翻,在动作开始若干帧内有无敌时间,配合方向键可以放出不同的特殊攻击招式。

  2)双击进行闪避,闪避方向以玩家双击的方向为准。技能用各种手势来完成,如划直线、圆圈等。

  3)传统布局,各技能按钮散落在攻击/自动攻击键上方(如果默认自动攻击则取消该键)。

  以下是题外话。

  最近有很多团队都在打算或开始做手机动作网游。但对于往格斗化方向发展还是保持传统街机清版游戏的风格,想来各有各的看法。的确,产品方向不管对错,没有市场的检验不能断言是错的。话虽如此,兼听则明。所谓的方向正确,指的不仅是产品的设计方向,而是指更高层面,如何保证更高成功率的项目定位。游戏并不是越华丽越复杂越高大上就越容易成功,其实只要具备玩家可持续追求的、依附于自身属性的无底洞,这一产品就能活。很多游戏玩家到几十级之后追求就没了。当然,这个无底洞只是基础,在此之上,重要的则是如何将人留住。例如更多的激励、初期少挫折感、上手简单等。同时,玩家已经成为习惯的常规认知,尽量不要去改变。

  很多你觉得很简单的东西并不一定能做出来。正经做的时候每个人都想做出自己的东西,都会加很多自己的想法,随着开发慢慢积累下来就不是那么回事了。我在网易的时候,最初的几个即时战斗的产品最初都想做成传奇和奇迹的感觉,但最终都没有。每个人都想加东西,无论是程序、策划、美术。越简单的东西越难做。

  如果你要开发一款动作游戏,相比站桩游戏来说,开发难度提升非常多。就说打击感和画面效果,有太多选项,暗黑是一种、DNF是一种、胧村正是一种、KOF是一种、快打旋风也是一种。而就算选定了一种方案,实现起来也绝非想象那么容易。我在倩女幽魂项目的时候,立项时希望引入暗黑的打击感和效果,而技术初版出来之后发现有很大距离,而且在与服务器同步方面有些不足(主要是击退和范围群杀),因而花了三个多月的时间重新做了很多工作。如果是一般技术团队,可能已经挂了。

  所以,落实到实际工作中,一定要尽早测试,在“不那么好”的时候就进行,才能帮助发现真正的用户喜好和产品的可加强方向。这已是老生长谈,不予赘言。但要知道,同样有很多产品一遍又一遍的测试,最后消失在茫茫游海。这就涉及迭代开发的原则:1、多迭代、少内容。不要指望一次到位,每次针对想修正或改良的内容进行修改,观察效果;2、策划靠谱、程序迁就。策划容易犯错、容易跑偏、容易反复、容易经验主义。但主要策划靠谱,程序尽可能提供支持,不怕返工。中国的国情与欧美不同,策划大部分都是属于有感觉无技术或是山寨出身只会魔方。所以注定程序的工作量远超策划。程序要站在整个产品角度而不是技术角度来思考产品问题,否则非常容易被策划不切实际的“精品”需求拖进泥潭

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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