开发者聚焦：对决模式的宝藏池与智能卡牌池

暗月马戏团正式上线，对决模式正式进入第一赛季，各种宝藏的分布也正式公布，而且它还配上了两位对决设计师的介绍，分别是熟面孔Tian Ding和首次亮相的Ates Bayraktaroglu，他们分别介绍了对决模式中宝藏牌的分类和分布，以及选牌中“小组学习”这个特殊牌堆的机制。

大家好！我是Ates，《炉石传说》的助理游戏设计师。开发团队很高兴能看到大家踊跃尝试全新的对决模式。所以我想借此机会，介绍一下对决模式中的宝藏机制！

我们会提供两种不同类型的宝藏：

• 被动：在整场对局中为你提供增益的宝藏。玩家在挑战过程中最多获得2个被动宝藏。
• 主动：在对局开始时洗入牌库的额外宝藏。玩家在挑战过程中最多获得5个主动宝藏。

和过去的地下城冒险一样，我们将宝藏划分为这两种类型。为了在挑战过程中把控好强度和峰值，我们还将被动与主动宝藏分入了两个不同的宝藏池。这能帮助我们更好地控制每一张宝藏牌的影响力。

在1号池中，你通常会找到简单朴实的宝藏。这个宝藏池能够提升套牌的强度，并有可能为玩家提供构筑的核心，同时不会导致强度失控。

在2号池中，我们决定来点刺激的。这里的卡牌会比套牌中的任何配合都强，仅有少数例外。在2号池中，有些宝藏还被划入了“极为稀有”类型。极为稀有的宝藏拥有最为强大的力量！当你获得一个2号池宝藏时，你有1%的几率能找到一个极为稀有的宝藏。

我们设立这个机制，通过将宝藏移入不同的宝藏池中，对它们的强度进行强化或削弱。举个例子，大家可能还记得，在最近的平衡性补丁中，宴会传送门的生命值被削弱了。在当时，宴会传送门在2号宝藏池中。对这张卡牌进行了反复评估后，我们决定稍微削弱它的生命值，并且将它移入1号池。

你会在以下时间获得各类宝藏。

被动：

• 1号池：第1场对局后。
• 2号池：第2场对局后。

主动：

• 1号池：第3、9和13场对局后。
• 2号池：第7和11场对局后。

最后，以下是我们提供的所有主动与被动宝藏的清单，以及它们归属的宝藏池！

 

大家好！我是《炉石传说》开发团队的首席数据科学家Tian。今天我会介绍对决模式战利品池背后的科学！当你在对决模式的对战间歇选择战利品时，你可能会感到好奇，这个中间的小组学习池到底是什么？我会介绍小组学习池，它的生成方式，以及它如何为你推荐卡牌！

什么是智能卡牌池？

我们也将小组学习池称为“智能卡牌池”，或者自动生成的卡牌池。其他两个卡牌池由设计团队精挑细选而成，但智能卡牌池则是通过大数据自动生成的。大数据会利用我们从《炉石传说》早期收集的游戏数据，包括标准与狂野排名模式与竞技模式的数据，从而生成并向你推荐智能卡牌池！

顺带一提，卡牌收藏的智能套牌助手也使用了类似的智能技术。如果你感兴趣的话，可以阅读此前的博文。

智能卡牌池是如何生成的？

我们首先会定义卡牌对之间的“配合评分”，这个评分是通过分析海量的游戏数据得出的。对于每一对可以搭配的卡牌，配合评分会考虑：

1、这些卡牌在每场对局中表现如何？

简而言之，如果玩家经常在对局中打出这两张卡牌，这就可以表明，这两张卡牌之间存在一定的配合。

2、这些卡牌通常在游戏的哪个阶段、第几回合出场？

在几回合内连续使用的卡牌，以及间隔多个回合才使用的卡牌，能够反映出不同的意义。前者可能表示这两张卡牌可以打出配合。后者表明这些卡牌分别为前期铺垫和后期核心——前者的例子是奥术飞弹与火妖，后者则是末日预言者和阿莱克丝塔萨。我们也在评分公式中加入了一些旋钮，以控制我们对此类信息的评估。因此，根据旋钮的调整方式，我们可以得出多个版本的评分。

3、使用卡牌对之后，对局结果（例如胜负）会产生什么影响？

卡牌对的配合评分中也考虑了胜率。总体而言，胜率越高，评分就越高。

在获得了卡牌对的配合评分后，我们会将其汇总，并得到卡牌池的配合评分。当然，我们会加入一些限制，比如卡牌池中的卡牌不能重复。因为每个卡牌池都包含{A、B、C}三张卡牌，汇总将包含3个不同的卡牌对：{AB、AC、BC}。从数学的角度来说，我们使用“反向softmin”函数作为汇总方法。这种方式比简单的加总或其他汇总方式更好，它能预防{AB}与{AC}评分过高、而{BC}评分过低的问题。

如何向你推荐卡牌池？

由数百万个预生成的可行卡牌池构成的大卡牌池每天都会更新，并会存储在服务器的缓存系统中，以保障运算效率。在战利品池选择界面中，选择显示卡牌池的过程是动态实时的，因为它还需要考虑到你的英雄职业，以及当前的套牌内容。

在实时推荐阶段中，我们会计算所有相关卡牌池与你当前的套牌的配合评分。以下是具体步骤：

1、我们使用“反向softmin”汇总方式，计算初始套牌-卡牌池的配合评分。

2、我们对评分进行数学调整，比如进行正态化，或者使用其他函数。

3、我们检查套牌当前的法力值曲线，并对评分进行调整——例如，如果你的套牌中包含了大量法力值消耗较低的卡牌，我们就会优先提供法力值消耗较高的卡牌。

4、如果你的套牌已经包含了卡牌池中的重复卡牌，我们还会在评分中加入重复惩罚——你拥有的相同卡牌数量越多，惩罚就越高。举个例子，如果你的套牌中已经有了5张火球术，那么在智能卡牌池中找到更多火球术的几率就会变得很低。

计算完每一个卡牌池的配合评分后，我们会根据配合评分值来抽取一个卡牌池——评分较高的卡牌池会比评分较低的卡牌池更容易被抽取到。这个过程也涉及了一些“受控随机”：我们不会只提供评分最高的卡牌池！我们希望通过这种方式，让你的套牌构筑过程更有多样性和趣味性。

希望本篇博文能让大家更好地了解对决模式中的数据驱动法。我们尽可能地设置了自动化的智能卡牌池系统，该系统也将伴随《炉石传说》一同进化。我们还将继续迭代并优化智能卡牌池。目前，英雄技能和宝藏牌并未包含在“学习”过程中，因此我们无法分析它们和其他卡牌的配合。然而，我们计划在未来将它们纳入这个过程。

希望大家喜欢对决模式！我们会持续倾听大家的反馈——请随时与我们分享任何关于战利品池和卡牌池的想法和意见。我们酒馆里见！