Ինչպես է աշխատում Skill-based մեխանիկան

1) Ի՞ նչ է skill-based լամպերի մեխանիկան

Skill-based-ը ավտոմատ է, որտեղ արդյունքի մի մասը կախված է խաղացողի հմտությունից։ Ռուսական խաղը մնում է պատահական (RNG), բայց բոնուսներում/ֆիուսներում ներդրվում են ինտերակտիվ առաջադրանքներ, որտեղ ճշգրտությունը, ռեակցիայի արագությունը, հիշողությունը կամ ռազմավարությունը ազդում են վերջնական կոդավորման վրա։

2) Ճարտարապետություն ՝ երեք շերտ

1. RNG միջուկը 'որոշում է պատահականության փաստերը' բոնուս, հիմնական խորհրդանիշներ, բազմապատկիչներ, լիմիտներ։

2. Հմտության մոդուլը 'սկսում է մինի խաղը, հավաքում է կատարման չափումներ (ակնոցներ/ճշգրտություն/ժամանակ), կարծում է «հում» միավորներ։

3. Տնտեսությունը/հավասարակշռությունը 'նորմալացնում է միավորները, օգտագործում սահմանափակումներ (kap/ֆլոր), վերածում է արդյունքը բազմապատիկի/վարկերի և տեղադրում է ընդհանուր RTP-ում։

3) Խաղային ցիկլը (flow)

1. Խաղացողը ընտրում է տոկոսադրույքը և սկսում է մեջքը։

2. RNG-ը լուծում է հիմնական արդյունքը և ֆիչիի տրիգերի հավանականությունը։

3. Ֆիչի մուտքի մոտ սկսվում է մինի-խաղը հստակ թայմերի և կանոնների հետ։

4. Հմտության մետրի հավաքումը հաշվարկում է կետերը։

5. Աղյուսակի/բանաձևի կետերի նորմալացումը մեծ/վարկեր է։

6. Կապիկների/ֆլորորների օգտագործումը, սովորեցնում է սպինների ընդհանուր վճարումը։

7. Վերջնական վճարումը պլանավորվում է գրանցել վիճակը/առաջընթացը։

4) RTP տարրալուծումը

Ընդհանուր վերադարձը բաժանվում է պատահական և «հմուտ» մասերի

• RTP_{\text{total}} = RTP_{\text{random}} + RTP_{\text{skill}}
• $$

RTP _ D-ի ԱՄՆ-ի դոլլարը ՝ rand.com + դոլար, ռուսական մաթեմատիկայի ֆիքսված մասն է։

Դոլար RTP _ computions + skill + դոլար - մի շարք, որը կախված է կատարումից 'դոլար [min; max]$.

Նախագծային օրինակը ՝ RTP++ + +/www.d.ru + = 90% դոլար, RTP _ + + wwww.ru + skill compions/in [0; 5]%$. Նորեկը ավելի մոտ կլինի 90-91 տոկոսին, փորձառությունը ՝ 94-95 տոկոսը։ Հաստատության գերիշխող սպասումը պահպանվում է։

5) Մինի խաղի ակնոցների հաշվարկը

Գծապատկերներ ՝ հարվածների ճշգրտություն, ճիշտ որոշումների քանակը, ժամանակի միջին շեղումը, ավարտված փուլերը։

• Anti-rand 'նույն կատարումը սերտ միավորներ է։ մինի խաղի «մաքուր» հաջողությունը չպետք է գերիշխի։

6) Ակնոցների փոխակերպումը 105

Օգտագործվում են սեղաններ կամ ԱՄՆ դոլարի (score) գործառույթ ՝ կաթիլով

Պլանշետ ՝ ակնոցների միջակայքը համապատասխանում է ֆիքսված բազմությանը (օրինակ ՝ 0-20 մկմ/վ 1, 21-40 նոդեմբրանոց 2..., kap No. 20)։

Շարունակական ՝ $ m01.min (a/cdot score ^ b + c, 0,4, cap) դոլար, որտեղ a, b, ԱՄՆ դոլարը ընտրվում է նպատակային քվանտներով։

Ֆլոր/cap 'երաշխավորում են նվազագույն/առաստաղներ, որպեսզի չթողնեք targetal RTP-ից և պահեք դիսպորտը վերահսկողության տակ։

7) Հավասարակշռություն և քվանտիլներ

Հավասարակշռության կետը 'միջին կատարումը (www.P50) տալիս է «ստացիոնար» արտադրողը (մոտ է զրոյական ավելացմանը EV)։

Հմտության պարգևը 'P80-P95 զգալիորեն բարձր է, բայց հենվում է գլխարկի վրա։

Սիմվոլը 'հմտության բաշխման մոդելը (սովորաբար աջ ուղղված ուսուցման ընթացքում) ստուգվում է պլեյթեստներով/թելեմետրիայով, ապա աղյուսակները ուղղվում են։

8) Վոլատիլությունը և բոնուսների հաճախությունը

Skill-ի ալատիլությունը ցածր է, քան ջեքպոտային կորուստները, լավ խաղացողը «գլորում է» արդյունքը կրկնապատկելով։

Ընդհանուր ալատիլությունը տեղադրվում է ամբողջ մոդելով 'www.stger fich, բազմապատկիչների և գլխարկների չափսերով։

9) Առաջընթացը և մետա համակարգը

Անձնավորությունը' մակարդակները/փետուրները/» բանալիները» բացում են ռեժիմներ ավելի բարենպաստ փոխակերպման աղյուսակով։

Ազնիվ աճը 'առաջընթացը բարելավում է հավանականությունները RTP _ D-ի հայտարարված բլոկի շրջանակներում/wwww.w.w.d.c.c.c.c.d., առանց կոտրելու targetal RTP-ը։

10) Կարգավորող պահանջները և թափանցիկությունը

• Դիսկլեյմեր 'ակնհայտ նշումը հմտության և տալու միջակայքերի դերի մասին։
• Լոգներն ու ուրվագծերը 'հակասական դեպքերը ստուգելիս ճիշտ ապացուցելու հնարավորությունը։

11) Anti էքսպլոյթ և anti-bot

Պաթոգենների դետեկտորները 'ոչ ռեալիստական հաճախականությունը/ճշգրտությունը, թայմինգների գերմարդկային լուծումը։

• Ուշացումների փոխհատուցումը 'input-lag-ը, թայմինգի ազնիվ պատուհանները։
• Առաստաղները ակնոցներով 'անսահման կոմբոյի կանխումը։

12) UX-ն մինի-խաղի կանոնները

• Կարճ փուլերը (10-30 վայրկյան), ակնոցների պարզ սանդղակը, գերազանցելով դասընթացները/դեմոն։
• Հասանելիության բարձրացումը (գունավոր պարամետրեր, այլընտրանքային ներդրումներ) առանց առավելության EV-ում։

13) Տիպիկ մինի խաղեր

• Treking/նախազգուշացում 'նպատակին հետևելը, կրակելը թիրախների վրա։
• Հիշողություն/տրամաբանություն ՝ «գտեք զույգեր», լաբիրինթոսի ճանապարհը սահմանափակ տեղեկատվությամբ։
• Ընտրության ռազմավարությունը '«հիմա վերցնել կամ ռիսկի դիմել», բորտերի ընտրությունը մինչև սկսելը։

14) Ցիկլի կեղծանունը

spin(stake):
base = RNG. rollBase(stake)
if RNG. triggersBonus(base):
S = SkillGame. run () հավաքում ենք գծապատկերներ կատարման համար
score = normalize(S)
mult = clamp(convert(score), floor, cap)
payout = apply(base, mult, caps_global)
else:
payout = base. payout
return payout

15) Հաճախակի սխալներ (ինչը կոտրում է մեխանիկան)

• Մուտքագրման անմոռանալի ուշացումը բացատրվում է «տուգանք» ազնիվ խաղացողներին։
• Ակնոցների անթափանց փոխակերպումը վստահության կորուստ է։
• Երկար մինի խաղերը նպաստում են հոգնածությանը, սխալների աճին, RTP _ _ _ _ + 108 + skill + դոլարին։
• Կապիկների և anti-bota-ի բացակայությունը բացատրում է էքսպլոյտները և թալանումները։

16) Գործնական եզրակացություններ խաղացողի համար

Հմտությունը բարձրացնում է բոնուսների միջին արդյունքը, բայց չի վերացնում հեռավորության վրա բացասական մաթեմատիկական սպասումը։

Վարժեցրեք դեմո մինի խաղերը, խաղացեք ֆոկուսում, ընդմիջումներ կատարեք, այնպես որ դուք մոտենում եք RTP _ _ _ _ + www.dw.skil.com դոլարին։

• հասկանալի կանոններով, որոնք ակնհայտ են փոխակերպման աղյուսակում և ցույց են տալիս մի շարք նվիրատվություններ։

Արդյունքն այն է, որ skill-based-ի մեխանիկան RNG-բազայի կապն է և վերահսկվող առաջադրանքները, որտեղ խաղացողի հմտությունը թարգմանվում է սահմանափակ հավելումով 'ակնոցների թափանցիկ փոխարկմամբ։ Հավասարակշռությունը պահպանվում է գլխարկներով, նորմալիզացիայով և հավաստագրված մաթեմատիկայի միջոցով։ խաղացողը ստանում է գործակալություն և կանխատեսելի ազդեցություն մարզումից առանց խաղի ընդհանուր սպասման խախտման։