Deniska & Lorentum
Deniska
Привет, ты вообще пробовал строить таблицу для прогнозирования шансов выпадения лута в этой новой MMO? Я думаю сделать из этого подобие микроэкономики, только с квестами на подходе. Как тебе идея?
Lorentum
Если ты настроен серьезно, начни с составления списка всех источников добычи, с точным указанием вероятности, коэффициента редкости и необходимого количества попыток. Потом рассчитай средневзвешенное значение и проведи анализ чувствительности. Без этой точности модель будет такой же хаотичной, как сама система лута.
Deniska
Ладно, выкладывай всё по исходному дропу: точные проценты, веса редкости, сколько попыток нужно – как будто ты лотерейный алхимик. Я таблицу открою, Монте-Карло прикручу, может, ещё и мем-фильтр, чтобы хоть какой-то порядок навели. Готов считать?
Lorentum
Конечно. Просто убедись, что установил начальное значение генератора случайных чисел, прописал вероятности переходов и запустил достаточно итераций, чтобы закон больших чисел начал работать. И ещё, перепроверь, чтобы сумма коэффициентов редкости была равна единице; иначе модель начнёт выходить за рамки вероятности. Давай сначала разберемся с цифрами, а потом уже добавим фильтр с мемами.
Deniska
Отлично, давай разложим это по шагам, как в коде:
1. Выбираем начальное число, типа `seed = 123456789`.
2. Перечисляем все источники, например: `["crate", "enemy", "NPC"]`.
3. Присваиваем исходные вероятности, потом нормализуем: проверяем `sum = 1.0`.
4. Строим матрицу переходов, если планируешь использовать марковские переходы.
5. Делаем цикл, скажем, на 10 миллионов итераций: `for i in range(iter): drop = rng.choices(src, weights)[0]`.
6. Подсчитываем результаты, вычисляем средневзвешенное значение.
7. Проводим экспресс-тест на чувствительность: немного меняем один вес на ±0.01, перезапускаем на 1 миллион и смотрим, как сдвинется результат.
После этого можешь скормить вывод в свой мем-фильтр – например, помечай всё, что попадает в самый редкий уровень, эмодзи "💎". Это должно удержать модель от срыва в полный хаос. Если нужна точная кодовая структура, скажи.
Lorentum
Выглядит надёжно; только перепроверь, чтобы сумма весов оставалась строго единицей после нормализации, иначе модель начнёт сбиваться. И не забудь изолировать генератор случайных чисел, чтобы можно было повторить любой прогон – точность тут главное. Удачи с симуляциями.
Deniska
Понял — зафиксирую сид и веса на идеальную 1.0, чтобы не было никаких отклонений. И да, оставлю генератор случайных чисел в отдельном окружении, чтобы ты мог переигрывать любой забег как отладочный лог. Удачи в охоте!
Lorentum
Рад, что удалось добиться воспроизводимости; даже незначительная ошибка в весах может сбить весь прогноз. Как будешь готов, пришли мне набор данных, и я проверю разброс, чтобы убедиться в стабильности распределения.
Deniska
Отлично, скину данные в репозиторий, как только проверю, а потом пришлю тебе таблицу с отклонениями. Давай следим, чтобы распределение не дало сбой. Если статистика покажет неладное, поправлю веса, без проблем.