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[技术]【纯技术】如果千载难逢的局面被你遇到了会如 (10/1265)
 [雷神] 王嘉宁 发表于 2019年8月24日
本文主要讨论的是传统局面特征值对NF扫法下高级时间的影响,并围绕这个话题做了一些基础性的工作,希望能起到抛砖引玉的作用。
内容字数较多,文末写了结论,可以只看结论。
文中提出了一些新名词、新指标。附件给出了数据,方便验证。
最后感谢鱼提供的录像包,感谢龚大佬先前给出的许多详细的修改意见。
最近一次修改:2021-1-8 19:39:41
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第 1 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年8月24日
雷图特征值对局面难度的影响
0    引言
对于难度不同的局面,玩家的用时一般是不同的。对局面难度的评价,并参考局面的用时,有利于玩家通过分析发现短板,扬长避短。本文结合真实玩家录像,对NF流扫法下高级的局面难度评估问题进行规范性研究。
1    3BV的价值、局限与改进
3BV(Bechtel's Board Benchmark Value)是2002年由Bechtel提出的概念,其定义为一个局面中将所有非雷的方块点开所需最少左击数,其数值为不与Op直接相邻的数字方格的个数与Op数之和。如记不与Op直接相邻的数字方格为PG(Pivotal Grid),则
 
3BV具有以下优点:
(1)方便理解,易于推广。3BV通过描述解开局面的极限、最简的步骤,对局面难度进行刻画,是直观、显然的。任何玩家,即使刚开始玩扫雷,也能迅速理解其本质含义和计算方法。
(2)易于计算。给定的局面,玩家可以依靠人工,准确数出3BV。对于计算机,也可以在极短的速度内精确计算出结果。
(3)具有指导性。3BV的本质是极限,达到这个极限的途径是破空。因此,3BV的精神鼓励玩家破空,努力实现用最少左击次数解开局面的目标。
在诞生伊始,3BV在用来评估局面的难度时,曾起到了关键的作用。通过忽略掉一切判雷、思考的时间,并忽视PG与Op的难度差异,3BV提供了一个评估局面的难度的独特、有效的视角。在这里,同一玩家在相同状态下用时的浮动,这种不同寻常的现象,第一次得到了合理的解释。
虽然3BV有上述优点,但是也不能无限放大其作用。作为一个影响局面难度的复合因素(而非单一因素),如果3BV线性、准确刻画了局面的难度——正如其全名的字面意思“局面基准值”那样,那么至少3BV/S应该是相对稳定的,但是经验证明3BV/S其实不够稳定。造成这个问题的原因是3 BV模型理想化地忽略了(即使对于最有经验的那批玩家而言)PG与Op在难度上的区别,看作了难度近似相等。但是这个假设明显不够合理,一种简单有效的改进是,在Op一项前加系数加以修正,改为
 
其中WBBV(Weighted Board Benchmark Value)为加权的局面基准值,理论上比3BV更能代表解开局面所需步骤的繁琐程度。权重k代表了Op的难度是PG的多少倍,其值存在个体差异。
2    影响局面难度因素初探
局面的困难程度有两个维度,开率和用时。本文主要讨论的是传统局面特征值对NF流扫法下高级时间的影响。
2.1    PG对局面难度的影响
本文中提出的PG对局面难度的影响类似与传统观点中3BV的影响,PG越多,则解开局面的理论最少步骤越多,用时越长。区别是PG是单一因素、特征值,3BV是复合因素、指标。
2.2    Op对局面难度的影响
张少武曾对Op、Is对局面难度的影响有精辟的研究[https://zhuanlan.zhihu.com/p/27185883]。在他看来,Op的难度在于,只点开Op边缘的数字并不能打开这个Op,只有点到空白区域才能破开Op,因此,任何一个Op都会极大地拖慢进度。
由于Op的边缘全部被数字包围,因此即使破空成功也需要两次点击才能打开一个Op。因此,正如前文所述,在3BV的模型中将PG与Op混为一谈是过于粗略的。
2.3    Is对局面难度的影响
Is是指PG的连通域数(而不是3BV的连通域数)。在NF流扫法下,Is对局面难度的影响有两重:Is越大,则判雷逻辑的连续性就越低,且鼠标的移动效率也越低。
2.4    大数对局面难度的影响
数(Num)代表其周围有几个雷,数是判雷的唯一线索,因此数的值与判雷难度直接相关。杨萧杨曾对数字1-7周围8格中雷的分布的各种形状做过详细完整的总结,可见数的值对局面难度对各个层次的玩家均有影响。一般认为,大数越多,则判雷越难。
2.5    雷位大数对局面难度的影响
本文的雷位数(Mine-Num)指的是局面中雷的位置的周围八格的其他雷的数量,取值范围为0~8,即按理应该出现,却被雷遮住位置的数字。雷位数直接表示了雷与雷的相邻情况,反映了雷的聚集程度。雷位大数越多,则雷越密集。
3    基于真实玩家数据的定量分析
本文以NF扫法国内前10的李浩宇的录像为例,定量分析各种因素对局面难度的影响。作为国内NF流的较高水平玩家,其录像具备最有经验的那批玩家在处理雷图时的部分特点。本文采用的录像包信息如表1:
表1 录像包信息
时间    2017.3-2017.5    2017.6-2018.2    2018.5-2019.1
数量    469    1074    773
级别    高级    高级    高级
风格    NF    NF    NF
本文研究过程中忽略了玩家各个时间段内的实力的变化,不对时间做修正。
3.1    传统局面特征值与用时的相关度
采用李浩宇2018.5-2019.1的录像,计算已有的传统局面特征值与玩家用时的线性相关度,并从大到小排序,如表2所示。
表2 局面特征值与Time的线性相关度
局面特征值    线性相关度
PG    0.7279
Num0    -0.7106
Isls    -0.3822
Mine-Num0    0.3694
Num2    0.3608
Num1    0.3415
Mine-Num3    -0.2743
Mine-Num5    -0.2052
Mine-Num4    -0.1933
Num5    -0.1770
Mine-Num1    0.1720
Mine-Num2    -0.1440
Ops    0.1088
Mine-Num6    -0.0799
Num6    -0.0645
Num4    -0.0633
Num7    -0.0622
Num3    0.0573
Mine-Num7    -0.0499
Num8    NaN
Mine-Num8    NaN
与传统观点相反,经计算,Isls与时间是呈现负相关的,也就是说,Isls越大,从时间的角度看起来,图反而越简单。将Isls与时间做出图像可以佐证这一事实。
第 2 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年8月24日

 
计算已有的传统局面特征值与玩家3BV/S的线性相关度,并从大到小排序,如表3所示。
表3 局面特征值与3BV/S的线性相关度
局面特征值    线性相关度
PG    0.7755
Isls    -0.5211
Ops    -0.4641
Num0    -0.4486
Num2    0.3618
Mine-Num0    0.2757
Mine-Num4    -0.2132
Num4    -0.2035
Mine-Num3    -0.2011
Num5    -0.1878
Mine-Num5    -0.1795
Num6    -0.1721
Num7    -0.1535
Mine-Num1    0.1460
Num1    0.1401
Mine-Num6    -0.0957
Mine-Num2    -0.0852
Num3    0.0682
Mine-Num7    -0.0325
Num8    NaN
Mine-Num8    NaN
从计算结果来看,Isls和Ops对局面难度的真正影响,是Isls和Ops越大,则玩家的3BV/S越低(仅对NF玩家而言)。
总的来说,Isls对局面难度的影响较为特殊,它使得Time减小而3BV/S增大。原因是Isls越大,往往意味着局面的Op的数量多、面积大,但是代价就是增大了Path从而降低了3BV/S。这两种作用的影响是几乎均等的,从下文进一步的分析可以看到,在排除PG和Op的影响以后,Is对Time的残差的影响是微弱的。
3.2    局面用时预测模型
假设每个PG与Op耗费的时间是稳定的,本文提出新的用时预测模型为
 
(如假定 ,经作者试验意义不大。)
其中 为平均每个PG所耗费时间,包括反应时间、鼠标移动时间、基础判雷时间三部分。
 为平均每个Op所耗费时间,一般大于 。
 为额外判雷时间,理解为3BV越小的局面难度越大,但是3BV与每个3BV的判雷时间的乘积基本为定值,也就是额外判雷时间。
ε为误差,可解释为玩家的状态起伏,与其他难以挖掘的局面难度信息。
由用时模型计算3BV/S
 
假设在大图和小图中Op变化不占据主导,计算
 
符合小图难度(用3BV/S表示的难度)更大的常识。
可由Stats CSV文件中的数据求解此二元线性回归模型。求解结果如表4:
表4 本文用时预测模型求解结果
时间段     
 
 
 
Timeave
2017.3-2017.5    0.1841    0.7041    21.3235    0.5916    60.2995
2017.6-2018.2    0.1793    0.6252    20.1648    0.6365    57.4371
2018.5-2019.1    0.1741    0.6718    16.3014    0.6731    53.3923
表5 指标求解结果
时间段     
 

2017.3-2017.5    3.8252    0.3536
2017.6-2018.2    3.4872    0.3511
2018.5-2019.1    3.8586    0.3053

 代表极限状态下(一种判雷难度最低的极限情况),平均每个PG所耗费时间,纯粹代表了玩家的手速和熟练度。同理, 代表极限状态下,平均每个Op所耗费时间。从结果分析,玩家三年来的熟练度是不断上升的,在2018.5-2019.1这段时期,他已经能在0.1741秒内解开一个PG。做一个有趣的假设,假设李浩宇遇到了百年一遇的神图,99PG+1Op,那么根据模型计算,他的极限成绩将为 秒,仍然不能打破周丹的全国记录(此处的时间为玩家正常发挥情况下的平均时间,并不是极限值;在超常发挥的情况下,有可能可以突破这一数值)。
 代表额外判雷时间, 表现了判雷的难度随图的大小的变化而变化, 越小则代表玩家的判雷能力越强。假设有这样一位玩家,无论多难的图(100bv的还是280bv的)、多复杂的局部,都可以在瞬间就判出来,那么经分析就有 。李浩宇三年来的 数值大幅减小,能够说明他判雷的能力一直在不断加强。
 为拟合优度,表现了模型对因变量的解释度。实力进步的因素对模型精度的影响在逐渐减小。
 代表 与 之比,称为空-PG用时比。k可以表现玩家的破空能力,k越小,则破空能力越强。从结果分析,玩家在2017.6-2018.2这段时期的破空能力是最强的,之后有大幅下降。如今,对于李浩宇而言,每个Op所耗费的时间大约是每个PG所耗费时间的3.8倍。作者建议在估计局面难度时,将每个Op按3或4个PG计算。即 或 (每个3BV里已经包含了一个Op)。
 为额外判雷时间占总时间的比例,称为判雷品质。η越小,代表判雷难度对用于判雷的时间的影响越小,意味着用于思考的时间的比例越小,则判雷过程的品质越高。从结果分析,该玩家判雷过程的品质一直在不断提高。对于想要破Time的玩家,若判雷品质这一指标较高,则应重视练习手速和熟练度,若判雷品质这一指标较低,应重视练习判雷。
总的来说,玩家三年来实力的提升可由两部分做出解释:
(1)判雷能力的提升,解释比例为
 
(2)手速、熟练度的提升,解释比例为
 
可见,对于较高水平玩家而言,判雷能力的提升依旧非常重要。
3.3    其他特征值的解释
计算其他特征值与二元线性回归模型残差的线性相关度,没有发现高于0.15的特征值。Is与残差的线性相关度尤其小。因此排除PG和Op的影响以后,其他特征值对局面难度的影响可以忽略不计。
4    结论
本文通过研究传统局面特征值对以李浩宇为代表的NF流较高水平玩家的高级用时的影响,得到以下结论,且仅对NF玩家成立:
(1)3BV有很多优点,但是在评价局面难度时,3BV采用的模型过于粗略。
(2)判雷能力的提升对成绩的进步非常重要,建议各水平段玩家继续重视提升判雷能力。
(3)记不与Op直接相邻的数字方格为PG(Pivotal Grid),为更精确评估局面难度,每个Op大约可以算成3个PG,当然这是因人而异的。这时推荐采用公式 或 评价局面难度(Kamil曾提出的是 )。但是需要注意,WBBV仍然不与Time成正比例关系。
(4)在预测给定局面的成绩时,推荐使用模型: 。这个模型可由Stats CSV文件的数据计算。
(5)在评价破空能力时,推荐使用指标空-PG用时比,即 。数值越小破空能力越强。
(6)在评价判雷过程的品质时,推荐使用指标判雷品质,即 。数值越小判雷过程的品质越高。
(7)Is对局面难度的真正影响比较特殊,Is越大,则Time减小,但3BV/S增大。Op越大,则Time增大,3BV/S也增大
(8)排除PG和Op的影响以后,其他现有的传统特征值,包括Is、各数字的个数、各雷位数的个数,它们对局面难度的影响都可以忽略不计。

第 3 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年8月24日
链接:https://pan.baidu.com/s/13fMheZwgesdMRaVM3bZyNA 
提取码:ykmb 
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第 4 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年8月25日
有个笔误,现改正为:Is越大,则Time减小,但3BV/S也减小。Op越大,则Time增大,3BV/S减小。
还要补充一点,那就是相关性不等于因果性,Is增大与Time减小相关,不代表Is的增大是Time减小的原因,事实上,它们之间几乎不存在因果性。
第 5 楼
 [状元] 龚秋源 回复于 2019年8月26日
曲高和寡,没人回啊
标题还是得突出重点,比如3BV的缺陷及改进方案,NF玩家高级游戏耗时影响因素分析及模型建立,Development and validation of a novel parameter of  boaud complicacy: WBBV,等等。改这样的钓鱼标题一样没人回。
占个坑先,这几天空下来好好审审再评论。
第 6 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年8月27日
龚大佬见笑了,曲高不敢当,做的都是中规中矩的标准动作。还没开始用高级一点的回归呢。
第 7 楼
 [状元] 龚秋源 回复于 2019年8月29日
      作者针对3BV不能准确反映局面在耗时上的难度的这一问题,分析了同一玩家在连续时间段内的所有录像中传统局面指标对耗时的影响。 据我所知,这是首篇正式发表的动态局面学*的分析文章,之前R.Winter曾提出过“OBV”的概念【1】,认为高端玩家一个OP相当于3PG,但仅限于定性分析;而玩家常用的QG,RQP等指标,发明者仅公布了计算公式但未公布公式的来历及其中建模的过程。

      文章的亮点:
1. 通过多重线性回归得出在传统的局面指标中,PG和OP是影响时间的最大因素,其余可忽略不计,并定量了平均解决一个OP和PG耗时。
2. 计算PG、OP系数的比值,可以作为一个新的评价玩家破空水平的指标,可能比THRP更为合适,当然后半句话尚需进一步验证。
3. 通过对同一玩家不同时间段即不同水平下各因素的分析,认为Tb,即文中额外判雷时间,占进步的主导,而不是点速和基本判雷,因此玩家应强化判雷。
4.曾有无数人提问过,为何大图更容易出BVS的好成绩。Tjips认为一张图BV越大,BV和HZini的比值也越大,即玩家可以以相同的Zini解决更大的BV【2】。但这无法解释NF玩家的这一现象。我认为移动效率也是因素之一,盘面大小是不变的,BV越大自然移动效率越高。作者从PG和OP的角度出发求BVS函数的偏导>0,亦为这一问题提供另一方面的解答。
5. 得出在PG、OP、Is中,PG和OP对Time更占主导,而不是Is。

      文章的不足:
1. Is与Time关系的作图:这应该是一副散点图,可使用光滑曲线或折线连接起来,为何文中有两条曲线?分别代表了什么?
2. 3.1的最后一段,笔误需要修改,建议修改后重新上传编辑
3. 关于模型各系数的分析:我认为统计结果始终只是统计结果,可以说求出的某系数可能大部分由哪些实际因素构成,但两者并不是完全一一对应的关系。我更倾向于将ε和Tb合在一起(实际上我们也无法区分两者,求出来的常数项必定是两者之和),然后Tb反应的是传统局面指标以外的影响耗时的因素的总和,其中包括额外的判雷时间,岛的形状,玩家状态波动,等等等等。也因此,当玩家完全不需要额外判雷时间时Tb=0的结论过于武断。
4. 关于模型本身:根据作者附带的原始数据表,我尝试了将1-8数字平均值与作者模型得出的残差做了相关分析,线性相关P=0.000。因此将其纳入回归,新的模型具有更好的R方及调整R方,残差的正态性也得到了改善。因此将这个因素纳入模型可以更好提升模型效率,同时也说明作者的Tb大部分的确为额外判雷时间(平均值越大说明大数字越多玩家不敏感,花的额外判雷时间也越多),我会在另一篇文章中进行详细分析。
5. 统计学问题:没有对纳入回归各个变量的线性、正态、方差齐性进行说明,也没有模型各变量及本身的检验及标准误,没有残差的正态性检验。(以上问题我试了下没太大问题)

      总结:作者在动态局面学这一领域做了值得令人称赞的研究。希望后续能分析更多不同水平段NF玩家的录像数据,比较其异同;亦可推广到FL玩家分析,从而得到更广泛的结论。


*我习惯将不涉及时间因素的局面分析等称为静态局面学,涉及time后则称为动态局面学
【1】http://www.minesweeper.info/articles/3BV_Limits_On_Trial.pdf
【2】http://minesweepergame.com/forum/viewtopic.php?f=15&t=119&sid=75d556276d9b96780be0ecc0669ba8e6
第 8 楼
 [雷圣] 郭蔚嘉 回复于 2019年8月30日
本来想等有空的时候好好回个帖,然后发现想说的都被楼上说了,说得还比我好。。。

我把自己的数据丢给楼主算了一下,感觉模型还是很优秀的,拟合结果能较好地预测(水平较为稳定的)NF玩家在给定3BV和Op数的局面下的表现。

补充一个有趣的点,我近三年数据的拟合结果中,Tb值稳定在11.9左右。我自己的扫法是极端压榨额外判雷时间的,拟合结果是否说明人类的极限Tb值接近11.9?
第 9 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年9月3日
更新了一下,没有大的改动,改掉了两个错误。
链接:https://pan.baidu.com/s/1G5i5_uhI0IxMi5JOilsMvQ 
提取码:uciu 
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第 10 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年9月3日
感谢各位层主的回复,给楼主提供了宝贵的建议与启发。
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