如何将游戏策略“去最优化”？

本文系用户投稿，不代表机核网观点
前言
在很多玩家眼里，“最优策略”是一个非常美妙的词，意味着简单高效地达成游戏的核心目标。很多是有确实如此，比如带有复杂系统的RPG，上手时的搭配推荐可以帮助玩家降低门槛，更快理解游戏。不过，“最优策略”背后存在着“策略固化”的问题，如果设计不得当，反而有可能成为破坏玩家游戏体验的罪魁祸首。
要解决问题，必须先弄清楚问题是什么。
在笔者个人的定义中，游戏中的“最优策略”指的是在能有效预测的前提下，高效产生循环收益的一套玩家行为模式。由于一次成功能成为下一次预测的可靠前提，产生的利益又能利于下一次利益的启动成本，所以最优策略本质上是预测和收益的良性循环。
年初，《合成大西瓜》火了。上手这款游戏时，笔者对它的第一印象是“物理版《2048》”，但比起《2048》，《合成大西瓜》的游戏流程一直保持着较高的策略活性。接下来，本文将从《合成大西瓜》的“族谱”出发，讨论如何将策略“活化”。
从《2048》说起
《2048》的操作逻辑非常简单：玩家向上下左右四个方向之一滑动操作，所有数字方块会往该方向移动到最远位置，且该方向上相邻的同数字方块会合成原数字两倍的方块；完成合成判定后，在随机空格处生成数字较小的新方块。

尽管玩法简单，但这款元老级游戏有着严重的“策略固化”问题。玩家可以通过控制大数字方块的相对位置，保证策略过程循环、可控，从而使得合成过程变得模式化。在合成的过程中，变化的只是数字大小及合成难度，操作模式却完全不受影响。玩家因而丧失了游戏体验中最为关键的策略性要素。
《六边形4096》：收益循环的末路
在《2048》的众多后续版本中，笔者认为《六边形4096》是解决固化问题最为成功的一款，其出发点就是如何破坏固化策略中的“循环收益”。
先简单介绍一下这款游戏。除了肉眼可见的方向由四个变为六个之外，还新加入了灰色六边形块的机制：其生成方式与其他数字块相同，在玩家用相同数字的方块往该灰六边形块移动后，灰块会被抵消且玩家获得相应量的分数；但在被消除之前，灰块不会随玩家操作而移动，其他数字块的移动会因此受阻。

应对策略固化问题，从“循环收益”的角度出发，解决思路自然是破坏收益的循环性。而灰块机制正是《六边形4096》中应用了这种思路的优秀设计。
首先，持续存在的灰块会阻碍正常的合成流程，如果玩家长时间不处理灰块，会导致可用的格子数量大大减少，使原策略的长期收益低。同时，灰块本身也产生了替代策略：消除灰块的收益能引导玩家以消除灰方块作为替代策略，而这种策略指向的是频繁移动大数字块，从而活化游戏局势。

在从“收益”角度出发解决策略固化问题时，最重要的是要破坏收益的循环性，而非单纯的降低收益——这是设计过程中的重大误区。
比如在SLG中，当战争优势方的损失过小，可以用剩余的战斗力攻下下一座城市，可能会出现非常影响双方游戏体验的“碾压局”。面对这个问题，设计者的机制设置尤为重要，而《三国志》系列在这个方面的表现则不够稳定，既有表现出色的《三国志11》，也有让人一言难尽的《三国志12》。

那么，先从《三国志12》开始说起，看看其中的问题在哪。
玩家在《三国志12》中的战斗力由士兵数量和武将综合质量综合决定。当攻下城市后，兵源数量上升，士兵带来的战力收益增加；同时，由于优质武将被分散到各个城市，武将带来的战力收益降低。二者与城市数量的相反关系确实产生了内在的制衡，但事实上，问题并没有得到解决。在占领城市后，玩家控制的城市数量增加，招兵速率会因此上升，等待一定时间后，占领城市带来的武将平均战力下降的问题会被士兵战力的提升抵消，进而得到解决。换句话说，《三国志12》中的占领惩罚只在短期内有效。

而《三国志11》则完全改变了原收益的循环流程。
在《三国志》其他代游戏中，金钱和兵粮是全局资源，即后方城市的产出可以不话费时间成本地直接作用在前线。而《三国志11》的特殊之处就在于每个城市、部队拥有各自的物资属性。在战争过程中，城市/部队的兵粮会不断被消耗，而后方的资源运输需要较长的时间成本（相邻城市约1~3回合）。玩家占领城市后，需要等待物资运输，此后才能继续下一轮进攻。在此情况下，优势方恢复战力需要一定的时间成本；同时，劣势方能提前组织下一道防线，获得了后续战斗的先手优势。这样一来，战争双方的优劣势得到了转化，收益的循环链被一定程度地破坏，从而产生了更大的博弈空间。

对比二者，相对直观的一点是“惩罚力度”的不同，但最核心的要点应该是惩罚是否能对与游戏目标直接相关的过程产生短期内不可逆的负面影响。
《合成大西瓜》：让人猜不透的迷人机制
最后是年初爆款《合成大西瓜》，一定程度上可以认为是《2048》的“精神续作”。与《六边形4096》不同，其解决策略固化问题的出发点在于限制预测的有效性。
总体而言，《合成大西瓜》从操作模式、合成逻辑两方面做出了更改。首先，最直观的一点是新单位的出现方式从随机生成变成了玩家可控地放置。然后是合成逻辑上的不同：即时制判定、相同水果接触后立即合成、每次合成的新水果比合成前的单个水果体积更大，另外，合成得到的新水果会向下冲刺一小段距离。

从“有效预测”的角度看，策略固化的原因在于局势在最优策略模式下的固化，那么解决问题的关键就在于如何降低玩家策略的掌控力。在《合成大西瓜》中，解决方法一是加大预测难度，二是增大信息密度。
首先，水果的体积会随着合成不断增大，从而使过程中出现参差不齐的排列——玩家需要考虑的内容将从单一的“合成”变为“合成+空间布置”两个维度（难度）。此外，合成后向下冲刺的机制会让新合成的水果到达表层以下，既改变了较深层的情况，也能打破玩家的当前的预定策略（密度）。在以上机制的影响下，玩家需要持续处理新信息，策略活性大幅提升。
在不排斥最优解的游戏类型中，最优策略往往是玩家体验的重要组成部分，因此不能简单粗暴地破坏收益。面对这种情况，通用的解决方案就是降低玩家对游戏的可预测性。
比如在Roguelike游戏中，最优Build会极大降低玩家单局游戏的难度，在玩家的策略难度上产生非常大的方差。即便如此，在引入随机性设计后，玩家对局势的预测能力会大幅降低，策略体验的下限也能得到保证。
在《杀戮尖塔》中，玩家会根据现有的卡牌产生构筑的最优思路。但在实际的收集过程中，可能会出现缺少部分关键卡牌、或者得到其他Build的核心卡牌等情况。持续的信息输入会不断改变玩家当前的思路，使预设策略与理论最优解存在偏差。

像《暗黑地牢》这样的传统Roguelike（从故事题材、道具玩法上更接近柏林准则的要求），玩家在探索过程中的行动结果也存在一定的随机性。如下图，当玩家不使用道具、直接打开陈列柜时，可能直接获得道具，也可能导致该英雄在一定时间内获得debuff。同一个行为对应着完全相反的结果——这样的随机事件能让玩家难以预测下一步行动的实际结果。

总结
正如著名的游戏设计师席德·梅尔所说：“设计者的职责之一是防止玩家自己破坏该有的游戏体验”。一款游戏的可玩性，除了普遍受重视的体验上限如何之高，对于体验下限的控制同样重要——而对最优解的处理，就是维系体验下限的重要切入点。
对于可能破坏游戏体验的最优解，设计者可以从收益的循环方式出发，用破坏收益循环性的方法来应付玩家对收益的执着，引导其改用其他策略。而在某些不排斥最优解的游戏中，也可以尝试用随机性降低玩家对后续局势的判断能力，使玩家策略的执行具有不确定性，实现策略的“去最优化”。