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[原神]圣遗物强化策略——以狗粮限制下的"期望提升率"为优化目标

2023-04-02 10:36 作者:梅贾别再交白卷啦  | 我要投稿

 前言:

       本文灵感来自  bbs.nga.cn/read.php?tid=32686876 ,感谢该文章的作者。

       本文省略了非常多证明过程及文章、求解程序的详细说明,后续会慢慢更新补上。

       求解程序:https://pan.baidu.com/s/1IbU1rPhuSeNbDOGMYIM5TQ , 提取码 b6kb

       由于b站专栏最多插入100张图片,且公式计算在内,所以分两篇发。

            


       本文给出了给定狗粮数量限制下一种求解强化策略的方法,并以此为基础探索了合适的养成标准。

一、单角色的情况

  1. 期望提升率

           给定一个角色及各词条对这个角色的权重、该角色现有的圣遗物后,我们定义圣遗物词条数为

                                     S%20%5C%3A%3D%5C%3A%20%5Csum%20%5Climits_x(%E5%89%AF%E8%AF%8D%E6%9D%A1x%E7%9A%84%E6%9D%83%E9%87%8D)*(%E5%89%AF%E8%AF%8D%E6%9D%A1x%E7%9A%84%E6%95%B0%E9%87%8F)

           举个例子: 若大攻击、小攻击、双暴副词条权重分别为 0.8 , 0.3 , 1 , 1 ,现有圣遗物中共    7个大攻击、1个小攻击、5个暴击、10个暴伤    副词条,则当前圣遗物词条数为                                       S%20%5C%3A%3D%5C%3A%207*0.8%2B1*0.3%2B5*1%2B10*1%20%3D%2020.9



           若在某圣遗物本刷取一件金圣遗物并按某策略强化后,该角色圣遗物分数变为  S%5E%7B'%7D  ,我们定义   该强化策略下,该角色刷这个圣遗物本   的 期望提升率为

                                     %5Calpha%20%5C%3A%3D%5C%3A%20ES%5E%7B'%7D%20-S

           举个例子:若花羽沙杯四件套均已到理论最大词条,刷到一个头时有 1%5C%25 的概率提升 1 词条 , 99%5C%25 的概率不提升, 则期望提升率为

                                     %5Calpha%20%20%5C%3A%3D%5C%3A%20(0.002*(S%2B1)%20%2B%200.998*S)%20-%20S%20%3D%200.002

                                    (0.002 为刷到头的概率 0.2 乘以 提升概率 0.01)

           

   2. 自然策略  Nat_%7BG%7D

       先看一个例子:

               假设现有圣遗物为

现有圣遗物

               那么是否应该强化如下胚子呢?

胚子1

       由上一节中的讨论可知强化胚子1时,有 2/16 的概率获得0.1词条提升。而强化胚子  1的成本为 23435 狗粮,因此,我们不妨先考虑以下问题:

       1词条提升与多少狗粮等价?

       设答案为  G  ,则由  

                             23435%2F(0.1*2%2F16)%20%5C%3A%3D%5C%3A%201874800

       从而可在  G%20%20%5C%3A%3E%5C%3A%20%201874800  时强化胚子1,  G%20%5C%3A%5Cleq%5C%3A%201874800%20  时不强化胚子1。


                再考虑胚子2:

胚子2

                强化后期望提升的词条数为

                                 0.2*(2%2F16)%2B0.1*(2%2F16)%20%5C%3A%3D%5C%3A%203%2F80

                因此由

                                              23435%2F(3%2F80)%20%20%5C%3A%3D%5C%3A%20624933

                从而可在  G%20%20%5C%3A%3E%5C%3A%20%20624933  时强化胚子2,  G%20%5C%3A%5Cleq%5C%3A%20624933  时不强化胚子2。


                最后,考虑胚子3:

胚子3

       选择强化胚子3时,有  1/8  的概率获得与胚子2等价的 4.4词条(+16) 胚子,有  1/8      的概率获得与胚子1等价的 4.3词条(+16) 胚子,剩下  3/4  概率获得无法带来提升的纯狗           粮胚子,因此设能通过强化胚子1、胚子2带来的收益分别为  G  时,是否该强化胚                 子3只需比较强化的成本  13230  与收益  %5Cfrac%7Bw_%7B1%7D%2Bw_%7B2%7D%7D%7B8%7D 。

        可解得  G  的临界值为  3054200 ,因此可在  G%20%5C%3A%3E%5C%3A%203054200  时应强化胚子3,  G%20%20%5C%3A%5Cleq%5C%3A%20%203054200  时不应强化胚子3。

                                

        在上例中,我们由 +20 圣遗物的价值推出了强化 +16 圣遗物获得的价值,再推出了强化 +12 圣遗物获得的价值。用同样的方法,我们可以从所有 +20 圣遗物的价值递推求出强化所有 +16,+12,+8,+4,+0 胚子的价值:

       

        对 非+20 的圣遗物  i  ,设强化后分别有  %5Cfrac%7B1%7D%7B16%7D  的概率变成  i_%7Bj%7D%5E%7B'%7D%20%20%20%20%20%5Cqquad%20(1%5Cleq%20j%20%5Cleq%2016),强化所用的圣遗物经验数为  upexp(i)  ,相比纯狗粮,圣遗物  i  能获得的额外价值为  w_%7Bi%7D(G) ,则有如下递推式:

            w_%7Bi%7D(G)%20%3D%20max%5C%7B%5Cfrac%7B1%7D%7B16%7D(%20%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5E%7B16%7Dw_%7Bi_%7Bj%7D%5E%7B'%7D%7D(G))-upexp(i)%2C0%5C%7D

       

         当且仅当  w_%7Bi%7D(G)%20%5C%3A%3E%5C%3A%200  时强化  i  ,则我们由对问题的回答  G  推出了一个强化策略,我们称这样推出的强化策略为自然策略  Nat_%7BG%7D  。

          

        3.自然策略的合理性

        显然,G  越大,采取自然策略  Nat_%7BG%7D  时期望提升率越大。看起来:要使期望提升率最大,取  G%20%20%5C%3A%3D%5C%3A%20%2B%5Cinfty  即可。但这并不现实,因为这意味着有概率带来提升的圣遗物全部会被强化,从而让狗粮不够用。为了定量分析狗粮是否够用及证明自然策略的合理性,我们给出以下定义:

         I  为所有圣遗物的集合。

        函数  f%3AI%5Crightarrow%5B0%2C1%5D  为一个圣遗物强化策略。(f(x)%20%5C%3A%3D%5C%3A%201  代表强化  x  ,f(x)%20%5C%3A%3D%5C%3A%200  代表不强化  x  ,f(x)%20%5C%3A%3D%5C%3A%20p  代表以  p  的概率强化  x  )

        Eexp_%7Ba%7D(f)  为强化策略  f  下,在圣遗物本  a  刷一个金圣遗物后强化过程需要的圣遗物经验数。

        

        首先,对任意给定的  a  ,关于  G  的函数  Eexp_%7Ba%7D(Nat_%7BG%7D)  关于  G  单增,且值域是有限集   Y%3D%5C%7By_%7Bi%7D%5C%7D_%7B(1%5Cleq%20i%20%5Cleq%20n)%7D  。

        不妨设  y_%7Bi%7D%3Cy_%7Bi%2B1%7D   ,  G_%7Bi%7D%20%5C%3A%3D%5C%3A%20sup%5C%7B%20%20x%5C%3A%7C%5C%3A%20Eexp_%7Ba%7D(Nat_%7BG%7D)%20%3D%20y_%7Bi%7D%20%20%5C%7D  


        我们令  c_%7B0%7D  为刷到一个金圣遗物平均获得的圣遗物经验数,

        A_%7Ba%7D%3D%5C%7B%20f%20%20%20%20%5C%3A%7C%5C%3A%20%20%20%20Eexp_%7Ba%7D(f)%20%5Cleq%20c_%7B0%7D%20%5C%7D  ,  M_%7Ba%7D%20%5C%3A%3D%5C%3A%20sup_%7Bf%20%5Cin%20A_%7Ba%7D%7D%20%5C%7BElift_%7Ba%7D(f)%5C%7D

        则我们可以将问题 “在狗粮限制条件下,求期望提升率最大的强化策略”转化为以下问题:

        求  f%5Cin%20A_%7Ba%7D  , 使  Elift_%7Ba%7D(f)%20%5C%3A%3D%5C%3A%20M_%7Ba%7D


        可以证明:存在  i%2Cp  使

               Elift_%7Ba%7D(Nat_%7BG_%7Bi%7D%7D)%2Bp*(Elift_%7Ba%7D(Nat_%7BG_%7Bi%2B1%7D%7D)-Elift_%7Ba%7D(Nat_%7BG_%7Bi%7D%7D))

        为符合要求的强化策略,下面称其为由  c_%7B0%7D  决定的策略  N(c_%7B0%7D)  。


        从而我们可以用二分法求解想要的策略。

               

        4. c_%7B0%7D%20-%20Elift_%7Ba%7D 图像与二分法求解的误差分析

可以证明:

        若按上述方法进行求解,则可诱导双射                                                                                                 %5Cphi%3A%5B0%2Cy_%7Bn%7D)%20%5Crightarrow%20%5B0%2CMaxlift)%20%5Cqquad%20%0Ac_%7B0%7D%20%5Cmapsto%20N(c_%7B0%7D)

        且有关系式

                         %5Cphi(y_%7Bi%2B1%7D)-%5Cphi(y_%7Bi%7D)%3D%20%20%5Cfrac%7By_%7Bi%2B1%7D-y_%7Bi%7D%7D%7BG_%7Bi%7D%7D


从而可以证明:

        若通过二分法确定解在区间  (G_%7B0%7D%2CG_%7B0%7D%2B%5CDelta)  内,则取满足  Eexp%20%3Dc_%7B0%7D  的策略

Nat_%7BG_%7B0%7D%7D%2Bk(Nat_%7BG_%7B0%7D%2B%5CDelta%7D-Nat_%7BG_%7B0%7D%7D)  时,与理论最优策略提升率差距不超过

%5CDelta%2FG_%7B0%7D  。因此对于任意期望精度,二分求解是可行的。

        实际上,执行策略时只需要将刷到的圣遗物分为三类:一类为  Nat_%7BG_%7B0%7D%7D  下会强化的圣遗物,二类为非一类但  Nat_%7BG_%7B0%7D%2B%5CDelta%7D  下会强化的圣遗物,三类为其他圣遗物。直接将其他圣遗物视作狗粮,一类圣遗物按  Nat_%7BG_%7B0%7D%7D  策略强化。狗粮堆积时再强化二类以消耗狗粮即可,可证明这样的策略与最优策略的提升率差距满足上述条件。


                

       5.递推的初始条件 —— +20圣遗物的价值确定

       如何确定给定 +20 圣遗物的价值?

       在主词条相同的前提下,自然是看刷到该圣遗物后带来了多少副词条的提升。看起来很显然,但仍然需要考虑圣遗物套装的影响:若套装效果不存在,只需要计算比原圣遗物多多少词条即可。但若该人物必须穿绝缘4件套,且当前没有绝缘部位的头,那么其他部位的散件不可能对该人物带来提升。因此,我们需要分别计算每个部位散件、套装圣遗物需多少词条才能带来提升。

        具体地,若当前(4+1)圣遗物总词条为  x_%7B0%7D  ,其他4个位置按 3套装+1散件 可以凑出  x_%7B1%7D  个词条,4套装可凑出  x_%7B2%7D 个词条(凑不齐4件则认为  x_%7B2%7D%3D-%5Cinfty  ),则刷到给定位置  x  词条套装、散件圣遗物分别能带来  max%5C%7Bx-(%20%20x_%7B0%7D-x_%7B1%7D)%2C0%5C%7D 、  max%5C%7Bx-(%20%20x_%7B0%7D-x_%7B2%7D)%2C0%5C%7D词条提升。最后,再将提升词条数乘以  G  转化为圣遗物经验数。

        2+2 及其他情况可用类似手法分析,这里不再讨论。

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