数值策划必读：用EHP/EDPS模型解决战斗公式越调越乱

简介：面向游戏数值策划与战斗系统设计者的学习资料，围绕网络游戏数值体系展开，重点解决属性价值稳定、战斗节奏可预期与公式推导落地等问题，适合入门到进阶的数值从业者参考。压缩包内为1个docx文档，约191KB，以章节化笔记形式组织，便于按模块检索阅读。内容从公式与模型、模型设定、模型特征参数讲起，依次覆盖属性成长曲线、属性计算公式、护甲减伤、闪避与招架强度转率、暴击与命中强度转率、攻击强度转DPS、EHP与EDPS计算，并给出护甲减伤、闪避招架率、暴击命中率、攻击强度转DPS等公式的推导过程，以及各属性预期值推算和以闪避强度为例的实际价值分析，末尾附推导结果汇总。已有247人学习，适合希望系统理解PVP平砍模型、掌握属性价值换算与战斗平衡思路的读者。

1. 数值策划的玄学困局：为什么你的战斗公式越调越乱

很多做过战斗数值的人都遇到过这种场面：明明只想把某个职业的强度往下压一点，改完护甲公式的一个系数，结果暴击、命中、闪避的价值全跟着漂移，原本平衡的装备表瞬间变成一锅粥。更让人抓狂的是，你甚至说不清是哪一步出的问题——公式本身没错，代入的数据也没错，可玩家就是能在某个等级段堆出一种“无脑强”的配装。这不是玄学，而是模型缺了一条底层约束：属性价值没有保持稳定。

这份《网络游戏数值学习大全》要解决的正是这个问题。它不教你套公式，而是从“平砍节奏”这个最朴素的战斗感受出发，把 EHP（有效生命值）和 EDPS（有效伤害值）抽象成两个可求导的量，再反推出护甲减伤、闪避招架、暴击命中、攻击强度转 DPS 这一整套公式的参数。读完你会明白，那些看起来怪异的系数不是拍脑袋拍出来的，而是为了让每点属性的边际价值恒定而解出来的。搞懂这条主线，你手里的数值表才算真正有了可维护的骨架。

2. 平砍节奏与 EHP/EDPS：战斗模型的第一性原理

2.1 为什么先定节奏，再谈公式

绝大多数战斗数值翻车，根源在于顺序搞反了：先拍公式，再拿公式去凑战斗体验。这份资料的做法相反，它先定义“一场站桩平砍从开始到分出胜负需要多少秒”，把这个时间称为平砍节奏，并把它当作整个模型的第一需求。攻击类属性的价值在于缩短这个时间，防御类属性的价值在于延长这个时间，公式存在的唯一目的，就是让属性对节奏的影响保持稳定。

这个视角一旦立住，很多争论就自动消解了。比如“减法公式好还是除法公式好”这种日经问题，在模型里根本没有意义——因为四则运算都会出现，判断标准不是公式长什么样，而是它能不能让 EHP 和 EDPS 对属性自变量保持线性。换句话说，公式是因需求而存在的，脱离战斗逻辑和模型参数去讨论公式，基本等于空谈。

2.2 EHP 与 EDPS 的抽象：把攻防两端压成两个标量

模型把角色所有防御类属性综合成一个量 EHP，把所有攻击类属性综合成一个量 EDPS，于是平砍节奏就等于 EHP 除以 EDPS。这个抽象看起来简单，却是整套推导的支点：只要你能从自己的模型里抽出独立的 EHP 和 EDPS，就能套用后面的推导思路；抽不出来，这套方法就用不上。

这里有一个容易被忽略的设计取舍。资料里明确精简掉了“影响对方防御”的攻击类属性，比如精准、破甲。原因很实在：这类属性会让 EDPS 的计算依赖敌方数据，一旦引入，就得额外推导“降低对方 EHP”和“提高自身 EDPS”之间的价值换算关系，模型复杂度陡增。常见的实现思路是先把这类属性隔离出去单独平衡，等主模型稳定后再做扩展，而不是一上来就把所有属性塞进同一个公式。

2.3 标准玩家：一个被期望出来的平均体

模型里的“标准玩家”不是某个具体角色，而是设计者预期玩家最可能处于的状态，通常视为所有职业的综合平均体。所有推算都基于这个标准模型展开，包括总护甲减伤 35%、总闪避率 15%、总暴击率 25%、总命中率 96% 这类特征参数。这些数字本身没有绝对意义，它们代表的是你对这个模型“应该长什么样”的期望。

关键在于，拍定这些参数后，游戏实际环境必须与之匹配。你预设了“其它闪避率”为 5%，那么天赋闪避加初始闪避之和就不能离 5% 太远；你设定了全技能时 EDPS 提高 100%，做技能数值时就得让结果尽量往 100% 靠。这不是精确科学，而是一种期望上的调整——你没法要求玩家穿什么装备、点什么天赋，能做的只是尽可能猜得准。小幅偏离可以忽略，大幅偏离才是需要警惕的信号。

3. 属性价值恒定的数学骨架：求导、联立与参数解

3.1 边际效应为什么是数值设计的头号敌人

所谓边际效应，指某属性在自身数值越大时价值越大，导致玩家的最优策略变成要么往死里堆、要么一点不堆。用攻防相减得到伤害的模型几乎不可避免会出现这种现象，传统的闪避减伤同理。这份资料的所有公式，本质上都是为了稳定属性价值、解决边际效应而设计的。

它的核心推论只有两条：第一，EHP 与 EDPS 对引起它们变化的属性值成线性关系；第二，每单位战斗属性的价值设定为相等，于是 EHP 与 EDPS 对任意属性自变量的导数相等。这两条推论一立，就可以建立方程组，代入模型特征参数后联立求解，解出战斗公式所需的全部参数。这就是整套方法从“需求”走到“系数”的数学桥梁。

3.2 护甲减伤公式：C 为什么被设成 1

护甲减伤公式的形式是“减伤率 = AC / (AC + A × f(lvl))”这一类结构，推导的本质就是求 A 和 C 两个参数。先看 C：理论上 C 代表强度转率的效率和极限，观察 EHP 公式会发现，若 C 等于 1，分母里的 AC 会被消掉，EHP 与 AC 之间就成了线性关系——每点 AC 提升固定量的 EHP，与当前 AC 值无关。这正是想要的效果，于是 C 被定为 1。

这一步解释了一个长期被误解的问题：这类护甲减伤公式之所以长这样，跟它是加法还是除法毫无关系，而仅仅是因为只有这种结构才能推出“EHP 与 AC 成线性关系”的表达式。求 A 则用 EHP 对 AC 求导，令导数等于预设的属性价值，化简后即可解出。代入“每级成长 100 HP、总减伤 35%”这组参数，得到 A 等于 65，护甲公式随之确定。

# 护甲减伤公式参数求解（示意，对应资料中的推导结论） # 已知：每级 MHP 增量 = 100，标准模型总护甲减伤 = 35%，B = 4 mhp_per_level = 100 total_mitigation = 0.35 B = 4 # C 取 1，使 EHP 对 AC 呈线性 C = 1 # A = 每级MHP增量 * (1 - 总减伤比例) A = mhp_per_level * (1 - total_mitigation) # 65 def armor_mitigation(ac, level): # f(lvl) = level + B，等级越高，同样 AC 转化出的减伤越低 f_lvl = level + B return ac / (ac + A * f_lvl) # 60 级标准模型：MHP = (60+4)*100 = 6400 level = 60 mhp = (level + B) * mhp_per_level # 6400 # 反推标准模型下应有的护甲值 ac_std = total_mitigation * A * (level + B) / (1 - total_mitigation) # 2240 print(mhp, ac_std, armor_mitigation(ac_std, level)) # 6400 2240 0.35

这段代码把推导结论落成了可验证的形式：A由每级 MHP 增量和总减伤比例直接算出，f(lvl)用level + B表达，armor_mitigation则复现了减伤率随等级衰减的行为。参数含义上，B是等级偏移量，把它设成 4 可以让 1 级角色拥有实际 5 级的属性，纯粹是为了让初始属性好看一些；A则承担了“等级削减”的角色，等级越高，转化出相同减伤率所需的护甲越多。注意f(lvl)的具体形式可以随意调整，只要所有公式都调用同一个f(lvl)，平砍节奏就不受影响——这是模型可维护性的关键设计。

3.3 闪避与招架：C 值为什么不是拍出来的

闪避和招架的强度转率公式结构与护甲类似，但多了一层削减。推导时同样令 EHP 对闪避强度、招架强度求导，要求导数为常数，从而反解出 C 需要满足的条件。资料里算出的闪避 C 值约为 0.92647，这个数字看起来怪异，但它不是拍出来的，而是解出来的——这也解释了为什么某些成熟游戏里闪避招架的削减系数总是那么“不整”。

这里有个值得留意的细节：从数字上看，闪避公式的 C 值能与预期吻合，但招架的 C 值偏小，导致招架价值被打折扣，资料作者也坦言原因不明。这种“推导能解释一部分、解释不了另一部分”的情况在真实项目里很常见，合格的专家通常会把它标记为待验证项，而不是硬凑一个解释。招架价值在特征参数里被设为 1.25 而非 1，正是对这种偏差的一种补偿性设定。

3.4 暴击与命中：为什么公式里没有 x

暴击和命中的强度转率公式与前面几个不同，分母里没有强度值 x，意味着强度与率之间是线性关系，不受强度本身的削减影响。很多人会误以为这是因为“它们是攻击类属性”，但资料明确指出，真正的原因在于这些自变量在 EHP 或 EDPS 公式中的出现位置不同，与攻击防御的标签没有必然联系。

推导暴击和命中需要先求出总 DPS，因为这两个属性作用在 EDPS 上。定义 F(lvl) 为每增加 1 时增长的总 DPS，联立 EDPS 对暴击强度、命中强度的求导方程，即可解出各自的参数。资料还补了一句：若命中与暴击的判定方式是先判命中再判暴击（多次掷筛），结果会与单次掷筛的圆桌模型不同。这个差异提醒我们，概率判定流程的选择会直接改变公式参数，模型设定阶段就必须定死，不能中途换。

4. 从公式到落地：属性预期值推算与实战排查

4.1 属性预期值：先算总量，再谈拆分

有了公式，求各属性预期值就只剩求 f(lvl) 的值。在已知护甲减伤以及闪避、招架、暴击、命中强度转率公式的前提下，结合标准模型下对这些率的预期，很容易得到各属性在指定等级下的总量。这一步还停留在规划层面，接下来要把总量拆分到装备、强化、宝石、宠物等各个元素上，让角色实际状态与模型预期相符。资料没有展开拆分部分，但明确了顺序：先总量后拆分，顺序反了就会陷入“改一件装备牵动全身”的泥潭。

4.2 以闪避强度为例：实际价值为什么会偏离标准价值

建模时属性价值是基于标准模型赋予的，但游戏里属性的实际价值由当前值决定。一旦脱离标准模型，之前用来消掉分母自变量的等式就不再成立，属性价值会随当前配装漂移。资料以闪避强度为例，通过 EHP 对闪避强度求导，得到实际价值的表达式。这个思路很重要：它告诉你不要指望一套固定价值表打天下，而要在需要时用求导重新评估。

实际偏离主要有两种。一是装备档次整体过高或过低，所有属性同步偏高偏低，由于各属性在 EHP/EDPS 公式中位置不同，影响确实可能不一样，但误差较小，不至于动摇玩家对装备价值的判断。二是玩家有堆某种属性、放弃某种属性的倾向，比如无视攻击强度专堆暴击。这种情况下暴击收益越来越小、攻击强度收益越来越大，玩家会自然找到平衡点，维持一个稳定的暴击/攻击强度比。这不算坏现象，真正要避免的是“越堆某属性就越强”的正反馈。

4.3 常见问题与排查：四条血泪经验

现象一：改了一个系数，全表数值漂移。原因通常是参数被直接写死在公式里，而不是引用统一的参数表。解决方法是把所有模型特征参数集中到一张表单，其他计算格全部引用它，目标是建完模型后，后续维护只调参数、不动公式。一个健康的计算页里，除了 1 之外不应出现裸数字。

现象二：等级一升，战斗节奏就变。多半是某些公式没有调用同一个 f(lvl)，或者 f(lvl) 被局部改写。检查所有涉及等级成长的表达式，确保它们引用同一个成长曲线函数，这样调整等级强度时才不会牵动平砍节奏。

现象三：概率类属性期望对不上面板。常见于圆桌模型下各率之和溢出，导致 Table 溢出、真实发生几率与面板数值偏离。排查时先确认所有率之和是否超过 100%，再检查判定流程是单次掷筛还是多次掷筛，两种模型的 EHP/EDPS 公式略有差异，不能混用。

现象四：公式参数之间互相打架。对于含两个及以上参数的公式，如果参数本身存在相关性，就不能两个都拍脑袋。正确做法是由一个参数推出另一个，否则联立方程会无解或解出荒谬值。这是很多“公式看着对、代入就崩”问题的真正根源。

提示：模型特征参数之间应尽量没有逻辑关系，且不经常变化。一旦发现两个参数总是同步变动，说明它们本质上是同一个自由度，应该合并。

5. 设计取舍：为什么这套模型值得深挖，又该在哪里停手

这套模型最值得学的地方，不是那几个公式，而是它把“可维护性”当成了设计目标本身。资料里有一段很实在的吐槽：搭一个能打的架子一点都不难，难的是后期调数值时能有多方便。庞大的模型洋洋洒洒几十页数据也能凑出结果，但逻辑一乱就无从下手，参数抽象不合理就把变量当常数填进公式，推导顺序不合理就改一个小设定要重翻整个游戏。这套以 EHP/EDPS 为支点、以属性价值恒定为约束的推导顺序，本质上是在为“后悔药”提前买单。

它的边界也很清楚。模型只考量 1v1 平砍节奏，技能平衡被明确剥离出去单独做，资料甚至直言不要妄想在属性平衡模型里解决技能平衡问题。这种克制是优点：一个模型只回答一个问题，才能被验证、被替换。另一个边界是标准模型与实际的偏差永远存在，属性价值平衡主要是给轻度玩家一个基本靠谱的选择标准，核心玩家自然会根据自己的理解找配比。很多游戏属性并不完美平衡也照样运转，这提醒我们别把模型当成必须精确命中的靶子。

验证这套模型是否用对了，有个简单办法：随便挑一个属性，在当前配装下用求导算它的实际价值，再和标准模型下的价值对比，看偏离是否在可接受范围；然后改一个特征参数，确认只有预期内的数值变动，没有连锁漂移。如果一改就全表乱，说明参数没有集中管理或推导顺序有问题，得回头重构，而不是继续打补丁。

我自己的习惯是，每次动战斗公式之前，先把模型特征参数表过一遍，确认没有裸数字混进公式、没有两个参数偷偷相关、所有等级成长都走同一个 f(lvl)，这三条不过关就不往下推。踩过的坑多了才明白，数值模型的稳定不是算出来的，是约束出来的。希望帮到你。

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