선택 및 클릭 역학 작동 방식: 세대, 확률, 계산 및 정직

1) 선택 및 클릭은 본질적으로 무엇입니까

픽 & 클릭 보너스는 플레이어가 숨겨진 요소 (타일/카드/상자) 를 여는 개별 미니 게임이며, 주어진 확률 모델에 따라 서버는 상 (크레딧, 승수, 프리스핀, 키/진행 상황, 잭팟) 을 발행합니다.. EV에 대한 선택 효과는 없습니다. 클릭 순서는 슬롯의 균형에 내재 된 수학적 기대치를 변경하지 않습니다. 그것은 결과의 경로에만 영향을 미칩니다.

2) 보너스 수명주기 (서버 로직)

1. 방아쇠 (산란/카운터/랜덤 이벤트).
2. 보너스 초기화: 서버는 게임 버전, 베팅, RNG 시드, 무게/제한 설정을 수정합니다.
3. 시나리오 (일치 3, 픽 수집, 레벨) 에 따라 일련의 결과를 작성하십시오.
4. 조건을 종료하려면 → 서버 응답 루프를 클릭하십시오
5. 최종 계산 (승수/캡/관할권 제한).
6. 로그에 쓰기 (입력 데이터, 시드, 선택 단계, 지불) 및 세션 지갑에 지불.

3) 후드 아래 두 개의 유효한 RNG 모델

A. 사전 결정 (사전 결정)

보너스가 시작될 때 총 (또는 단계별 전체 시나리오) 이 결정됩니다. "그리드" - 사전 계산 된 경로의 시각화.
장점: 절벽 안정성, 간단한 로그 검증.
단점: "선택의 환상" 처럼 느껴집니다 (그러나 선언되고 인증되면 허용됩니다).

픽 당 B. RNG

서버는 각 클릭마다 RNG를 던져 나머지 타일의 가중치를 다시 계산합니다 (열린 타일을 다시 샘플링하지 않음).
장점: "정직한" 단계 감각, 유연성.
단점: 요청의 반복/반복 및 네트워크 복원력에 대한보다 엄격한 요구 사항.

두 계획 모두 인증 가능합니다. RTP에 대한 기여는 설정에 의해 수정됩니다.

4) 보너스 디자인 및 완료 규칙

매치 -3 (동일한 3 개를 수집): 다른 캐릭터가 승리하기 전에 세 번째 캐릭터가 열리는 범주; 상금-해당 대박/승수.
픽 콜렉트: 타일의 일부-상품, - 보너스를 닫는 "수집/수집"; 총 - "수집" 이전의 상금/제품.
레벨 (래더/멀티 스테이지): 각 레벨에서 선택은 "고급/정지/수정 자" 입니다. "완료 -" 수집 "/딥/상단에 도달하면.
프리스핀 수정기: 가중 기회가있는 패키지 "스핀 수 × 승수/변동성" 선택.

5) "그리드" 및 스케일 형성

반복 없음: 고정 타일 세트 (예: 12 카드: 상금 7 개, 수집 3 개, 빈 2 개). 더 이상 참여하지 않습니다.
반복하면: 서버는 각 클릭마다 스케일을 다시 가져옵니다 (옵션은 덜 일반적입니다).
잭팟/상품 가중치: 빈번한-작은 값 (미니/마이너), 희귀-큰 (메이저/그랜드).
캡: 최대 승수/지불 (예: 보너스 당 5,000x) 은 설정에서 설정되고 규칙에 지정됩니다.

6) 수학적 기대 (EV) 와 RTP에 대한 기여를 고려하는 방법

RTP에 대한 보너스의 기여는 RTP 변형의 상수의 일부입니다 (예: 96). 00%).
일반적인 EV 공식은 다음과 같습니다

$$
EV =\sum _ i p _ i\cdot\텍스트 {Prize} _ i
$$

여기서 $ p _ i $ 는 결과 $ i $ (잭팟, 상금, 수정 자) 에 도달 할 확률이며, $\텍스트 {Prize} _ i $ 는 베팅에 정규화 된 지불금입니다.

편리한 특수 사례 (Pick-to-Collect, 반복 없음):

그리드에 $ v _ 1 ,\dots, v _ M $ 및 $ C $ 의 "수집" 타일을 가진 상금 타일의 $ M $ 를 넣으십시오.
모든 수집 전에 특정 상금 타일이 열릴 확률은 $\frac {1} {C + 1} $ 입니다.

그런 다음:

$$
EV _ {\텍스트 {보너스}} =\frac {1} {C + 1 }\sum _ {k = 1} ² {M} v _ k
$$

7) 계산 기반 및 승수

8) 이념성, 네트워크 및 복구

9) 플레이어의 정직과 투명성 마커

"어두운 패턴" 은 없습니다:

10) 전형적인 오해

11) 특정 게임의 실제 검증 (빠른 점검표)

12) 개발자/운영자 (최소 요구 사항)

13) 결론