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Es geht um die Berechnung von Durchschnittswerten für ein Spiel.

Um genau zu sein möchte ich den durchschnittlichen Schaden ausrechnen, den eine Spielfigur anrichten kann.

Dabei hat eine Figur folgende Werte:

Angriffspunkte ist der Schaden, der mit einem Schlag angerichtet wird (ich kürze es mal mit A ab).

Chance auf kritischen Treffer ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Angriff  mehr Schaden anrichtet (kurz K).

Multiplikator für Bonusschaden bestimmt, wie hoch der angerichtete Schaden bei einem kritischen Treffer ist (kurz M).

Die Formel für den Durchschnittswert ist dann ja:

A * ( 1 + K * ( M - 1 ) )

Beispiel:

A = 50 ( => Basisschaden 50)

K = 0,25 (=> 25% Chance auf k.T.)

M = 1,2 (=> 120% Schaden bei k.T.)

=> 50 * ( 1 + 0,25 * (1,2-1) ) = 50 * ( 1 + 0,05 ) = 52,5 durchschnittlicher Schaden pro Angriff

Jetzt kommt aber eine weitere Bedingung hinzu:

Falls ein Angriff keinen kritischen Schaden verursacht, erhöht sich K um 0.1 (also 10% höhere Chance auf k.T.). Dies kann bis zu 3 mal in Folge passieren (maximal also +30% Chance). Sobald ein Angriff kritisch trifft, wird K wieder auf den Ursprungswert zurückgesetzt, kann dann aber auch wieder ansteigen.

Beispiel:

A, K und M wie oben.

1. Angriff: K = 0,25, kein k.T., also 50 Schaden angerichtet

2. Angriff: K = 0,35, kein k.T., also 50 Schaden angerichtet

3. Angriff: K = 0,45, ist k.T., also 60 Schaden angerichtet

4. Angriff: K = 0,25, kein k.T., also 50 Schaden angerichtet

5. Angriff: K = 0,35, usw

Wie kann man von sowas den Durchschnitt berechnen?

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Antwort mit KI erzeugt

Durchschnittswert des Schadens unter Berücksichtigung erhöhender kritischer Trefferchancen

Die Aufgabe verlangt eine erweiterte Berechnung des durchschnittlichen Schadens unter besonderen Bedingungen der kritischen Trefferwahrscheinlichkeit (\(K\)). Zu beachten ist hierbei, dass \(K\) nach jedem nicht kritischen Schlag bis zu dreimal um jeweils 0,1 erhöht wird, was die Berechnung des durchschnittlichen Schadens komplexer macht. Wir müssen die Wahrscheinlichkeiten und zusätzlichen Schäden der aufeinanderfolgenden Angriffe mit einbeziehen.

Die ursprüngliche Formel für den Durchschnittsschaden war \(A \cdot (1 + K \cdot (M - 1))\), wobei:
- \(A\) die Angriffspunkte,
- \(K\) die Wahrscheinlichkeit eines kritischen Treffers,
- \(M\) den Multiplikator für den Bonusschaden bei einem kritischen Treffer darstellt.

Angesichts der neuen Bedingung müssen wir den erwarteten Schaden unter Berücksichtigung der schrittweisen Erhöhung von \(K\) analysieren. Ein direkter analytischer Ansatz ist komplex, da die Wahrscheinlichkeiten für mehrere aufeinanderfolgende nicht kritische Treffer und die anschließende Rücksetzung von \(K\) nach einem kritischen Treffer berücksichtigt werden müssen.

Ein Ansatz, dies zu lösen, ist die Betrachtung der Zyklen, in denen \(K\) steigt, bis ein kritischer Treffer erfolgt, woraufhin \(K\) zurückgesetzt wird.

Für das Beispiel mit \(A = 50\), \(K = 0,25\) und \(M = 1,2\) können wir die durchschnittlichen Schäden für jeden Zyklus berechnen:

1. Erster Angriff (kein kritischer Treffer):
- Der Schaden ist \(50\), und \(K\) steigt auf \(0,35\).

2. Zweiter Angriff (angenommen, weiterhin kein kritischer Treffer):
- Schaden bleibt \(50\), und \(K\) steigt auf \(0,45\).

3. Dritter Angriff (angenommen, jetzt ein kritischer Treffer):
- Schaden ist \(50 \cdot 1,2 = 60\), und \(K\) wird zurückgesetzt auf \(0,25\).

Für eine analytische Lösung müssten wir Wahrscheinlichkeiten einsetzen, um Durchschnittswerte zu berechnen. Da jedoch die Zyklen abhängig von den Wahrscheinlichkeiten variieren, würde diese Berechnung in echten Spieleinstellungen erfordern, alle möglichen Sequenzen von kritischen und nicht kritischen Schlägen miteinander zu verrechnen.

Ein einfacherer Ansatz, der hier hilfreich sein kann, besteht darin, eine Simulation zu erstellen, die viele Angriffe durchführt und hieraus den durchschnittlichen Schaden berechnet. Dabei könnten die dynamischen Anpassungen von \(K\) je nach Verlauf der Angriffe genau berücksichtigt werden. Für eine exakte mathematische Lösung müsste man jedoch die Wahrscheinlichkeiten all dieser Ereignisse in einer umfassenden Formel darlegen, was schnell sehr komplex wird, vor allem, wenn man bedenkt, dass die Änderungen von \(K\) nach jeweils drei missglückten Angriffen enden.

Daher ist die Lösung für diese spezifische Problemstellung in einem Kontext ohne detailliertere Wahrscheinlichkeitskenntnisse und ohne die Berechnungsmethode für fortlaufende Zyklen nicht einfach darstellbar. Im Allgemeinen würde der tatsächliche durchschnittliche Schaden pro Angriff durch Simulation oder durch eine sehr komplexe Berechnung ermittelt, die alle möglichen Sequenzen von Angriffen und K-Anpassungen berücksichtigt.
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