algorithm - 根据变化率计算敌人的生命值(外推)？

Question

在我们的游戏中，我们有一个老板 (NPC)，他的生命值会在一段时间内被检查，比如 1 分钟。我需要找到一种方法来推断已知点(生命周期，时间)，并大致预测一分钟后的生命周期(1分钟后生命周期将再次检查，并将放入数据集中)此外，外推需要主要考虑最近的变化(例如，如果我们有 10 个点，并且最后两个点变化很快，它应该能够预测下一点的变化更快)。我找到了多个示例 this one和 this one ，但似乎我无法将所有这些翻译成 as3 代码。基本上我一直在寻找的是2D Extrapolation。

附言关键是任何一个计算值都不能高于任何一个之前的值，那是因为boss的生命值不能增加，也不能保持不变；他们只能减少。我想这意味着外推是行不通的。所以我正在寻找另一种算法。

Answer 1

考虑一种受微积分启发的方法。如果我们有一个 d[i] 列表，其中包含过去时间 i 的损坏情况，而当前时间是 n，那么我们可以估计 d[n+1] 使用列表中的先前值。 d[n] - d[n-1] 提供从 d[n] 到 d[n+1] 的变化估计根据最近的值，(d[n] - d[n-1]) - (d[n-1] - d[n-2]) 提供了对该变化的估计，等等。这个想法是使用差分来估计变化。如果你有一个时间序列数据列表d[i] = [a,b,c,...]，还有另一个列表d2[i] = d[i] - d [i-1]，那么 d2[] 是 d[] 中所有时间 i > 1 的变化。因为 d2[] 也是一个时间序列，您可以用它来创建一个 d3[]，链接这些术语以提供估计:

d[n+1] ~ d[n]    +    ( (d[n] - d[n-1]) )  +  ( (d[n] - d[n-1]) - (d[n-1] - d[n-2]) )  +  ...
         ^last value    ^ est. change           ^est. change of change
         d[n]           d2[n]                   d3[n]

假设这对传入数据做出了很多假设。我能想到的两个最重要的问题:

• 这是假设最近的变化完全代表 future 的值(value)——在变化项是非线性的情况下，这会导致估计滞后于实际数据
• 随着更多项的添加，“滞后”变得更强 - 更好的估计(更多项)必须与更好的敏捷性(更少项)相平衡
• 输入数据中的离群值直接计入等式，从而直接影响结果估计