方程式攻略：痛点剖析与解决方案全知道

方程式游戏攻略

新手攻略

1. 选择车手：

男车手推荐选择片冈右吉，女车手推荐选择新宿朋美。他们的签约费用相对较低，前期金钱紧张时可以节省开支。如果初始车手不是这两个，可以选择退出游戏再进入，直到刷出想要的车手为止。

车手的属性培养很重要，先将技术值升满，然后再提升其他属性。一般前期技术值到80就可以先不加了。

2. 赛车团队：

工程师选择方面，前期主要看技术，技术越高越好。工程师最初只有2个名额。

3. 设施建设：

前期关键设施是油罐，建议将油罐升到顶级。因为没有油赛车根本跑不了，而且配件和车等级越高，油的消耗越多。像樱树、水池等加环境的设施都给油罐，以提升油罐的效果。

中期可以建设风洞、鸡舍、养成所等设施。风洞在开发车时非常有用，鸡舍环境提升后能下更好的蛋（升级经验），养成所可以提升维修工小弟的等级，提供速度和加速度的提升。

后期跑道也是开发车时使用的重要设施。

4. 车辆选择：

有四系车，建议选择第一系【GT系】，也就是初始车这一系。因为全赛道通，冰面虽然是△，但后边靠冰轮胎，一样能碾压。初始车强化升级，靠配件堆起，就能过关东GT，研究所建起有GT车进化的，早点研究。

出D级车（快递摩托）就可以扫一大片了，出C级低速车就可以通关了。并不需要抽车，D级车C级车维修和升经验都方便。

5. 零件选择：

商店都有卖零件，进化研究后能进化成+1+2+3，一般+1后就通关了，要不要蓝装，彩装都没关系，毕竟蓝装，彩装升级需要的经验多。除了发动机，两轮胎，后面两个配件口其中一个一定要放‘空力’，还有一个配件口随意，放低速，高速涡轮，COM什么的都可以，不重要。

6. 车队属性：

车队属性很重要。第一个‘运云’，应该是测试跑成绩，事关排位，不过很难提升排位来着。第二个是‘魅力’，赞助商加成，赞助商满了会给你个香蕉。第三个是开发力（很重要），开发力高，开发的车子才好。第四个是解析力，解析车子会得到电脑点，也很重要。第五个‘修理速度’就不说了。

技术解析

1. 游戏引擎中的物理模拟：

游戏引擎通过集成运动方程来获得角色（在方程式游戏中为赛车）的速度和位移。这涉及到牛顿第二定律等物理原理的应用。例如，计算运动方程允许角色在空间中自由落体运动，就好像重力作用在这个角色上。

数值积分方法在游戏引擎开发中用于计算运动方程，常见的有Euler法、Verlet方法、Runge

Kutta方法。其中Runge - Kutta方法使用数值积分法计算运动方程，提供更好的近似运动方程，它计算四个不同的斜率，并将这四个斜率用作加权平均值，从而更好地近似出物体的实际斜率和速度。

2. 碰撞检测：

检测冲突需要进行权衡，简单的碰撞检测系统快速但不精确，复杂的碰撞检测系统精确但计算代价昂贵。游戏引擎用几何量来限制游戏角色，常见的包围盒形式有球形包围盒（spheres）、带方向的包围盒（oriented bounding box）、沿坐标轴的包围盒（axis

aligned bounding boxes）、凸包（Convex Hull）等。碰撞检测系统通过检测边界值是否相交来工作，例如使用球形包围盒作为边界检测时候速度很快，但是会返回许多错误检测状态。为了提高精确性，更精确的检测系统应该采用凸包作为边界检测，使用Gilbert - Johnson - Keerthi（GJK）算法计算凸包（Convex Hull）的交点，但该算法计算代价昂贵。游戏引擎通过使用宽阶段检测和窄阶段检测的这种两个阶段检测系统来避免每次碰撞检测都使用GJK算法来进行检测，宽阶段检测系统使用球形包围盒检测碰撞，这个阶段是快速的，并把检测到的所有可能的碰撞结果报告给窄阶段，窄阶段使用代价更昂贵和但是结果精确的GJK算法，这个阶段将再次测试并报告碰撞检测结果。并且游戏引擎解析了游戏角色的空间状态，并创建称为一个树状结构的层次包围盒（BVH），BVH算法解析每个对象的位置，并将它们分配给二叉树中的特定节点，该算法递归地分析每个节点，直到每个节点包含最可能碰撞的两个角色。

3. 碰撞响应：

碰撞检测系统报告碰撞是否发生，但不报告Contact

Manifold（接触点）的碰撞，contact - manifold对于确定碰撞角色的碰撞响应是必要的。游戏引擎采用Sutherland - Hodgman算法来计算的两个碰撞人物接触点，该算法基于识别两个多边形，一个参考多边行，一个触发多边形，算法中参考多边形的部分作为参考平面，一旦确定了参考多边形，该算法通过使用剪切规则来测试每个参考平面上触发多边形的每个顶点，算法终止时，生成其顶点是两个碰撞多边形的接触点的新多边形。

隐藏内容挖掘

1. Steam游戏评价相关的隐藏内容挖掘：

有人通过数学统计的力量来挖掘Steam上的隐藏佳作。看一款游戏的评价好不好，无外乎几个指标：销量、评分和测评，要找的隐藏游戏就是那些评论少，但评分高的游戏，并排除掉销量的影响。统计学中有很多方式可以去除数量的影响，如使用二项分布样本的威尔逊置信区间下界作为衡量评价的指标，由于Steam的评价机制是推荐和不推荐，整个评价过程符合二项分布，这种评估法也可以用在Steam游戏身上，通过公式算出一个参数，这个参数的大小不受销量的影响，能表示出一款游戏真正的评价，参数越大说明评价越好，而评论数越多说明这个参数越可信。

2. 游戏关卡自动生成相关的隐藏内容挖掘：

有一种基于数据挖掘和数据融合的游戏关卡自动生成系统及方法，该系统包括数据收集模块、数据挖掘模块、数据融合模块和关卡信息生成模块。收集预先定义的游戏玩法数据包括游戏关卡属性以及目标属性；对游戏玩法数据中属性数据进行约减以及建立决策树；对收集到的多个游戏关卡属性数据进行融合处理，得出一条全面代表玩家行为的数据；利用数据融合的游戏关卡属性数据结果作为决策树的测试数据，利用测试数据进行关卡信息的最终设置完成游戏关卡自动生成。这种方法依据游戏玩法数据的引入自动生成游戏关卡，不仅降低了游戏设计成本，而且利用数据挖掘技术和数据融合技术挖掘游戏玩法数据中的规则知识提高了游戏的自动化和智能化程度。

合理意见

1. 针对LLMs在游戏中行为研究的意见：

有研究使用行为博弈论研究LLM的合作和协调行为，但论文不是技术性论文，与ICLR无关。如果作者能利用这些发现来发展更好的算法会更好。

对于如何从LLMs构建策略表示担忧，并且实验部分的评估方法学有疑问。

2. 针对游戏中数学思想应用的意见：

许多游戏中蕴含着数学思想，如经典的魔塔游戏中的路线选择问题背后就蕴含了图论等数学思想。玩家可以利用这些数学思想来辅助游戏决策。

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