Question

在我们的游戏中，我们有一个老板（NPC），他的生命正在按时间间隔进行检查，比如1分钟。我需要找到一种方法来推断已知点（生命，时间），并大致预测一分钟后的生命（将再次检查生命1分钟后，将被放入数据集）此外，外推需要考虑最近的变化（例如，如果我们有10个点，最后两个变化很快，它应该能够预测下一点更快速的变化）。我找到了多个示例this one和this one，但似乎我无法在as3代码中翻译所有这些内容。基本上我所寻找的是 2D外推。

P.S。关键是任何计算出的值都不应高于任何先前的值，这是因为老板＆＃39;生命值不能增加，也不能保持不变;他们只会减少。我想这意味着外推不会。所以我正在寻找另一种算法。

Answer 1

考虑一种基于微积分的方法。如果我们在过去d[i]有一个损失列表i且当前时间为n，那么我们可以使用列表中的先前值估算d[n+1]。 d[n] - d[n-1]根据最近的值提供从d[n]到d[n+1]的变化估算值，(d[n] - d[n-1]) - (d[n-1] - d[n-2])提供对该变化变化的估算，依此类推。我们的想法是使用差分来估计变化。如果您有时间序列数据列表d[i] = [a,b,c,...]和其他列表d2[i] = d[i] - d[i-1]，那么d2[]是d[]所有时间的变化i＆gt; 1.由于d2[]也是一个时间序列，您可以使用它来创建d3[]，将这些术语链接起来以提供估算值：

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]

假设这对输入数据进行了批次假设。我能想到的两个最重要的问题：

这假设最近的变化完全代表未来的价值 - 如果变更项是非线性的，这会导致估算落后于实际数据
＆＃34;滞后＆＃34;随着更多术语的增加而变得更强 - 更好的估计（更多术语）必须与更好的敏捷性（更少的术语）相平衡
输入数据中的异常值直接计入等式，因此直接影响估算结果

根据变化率计算敌人的生命值（推断）？

1 个答案: