网络游戏数值平衡从入门到推导：EHP/EDPS与战斗公式实战

简介：面向游戏数值策划与战斗平衡设计者的系统参考资料，围绕角色平砍节奏构建完整推导框架。内容从公式与模型、模型设定与特征参数出发，梳理属性成长曲线、属性计算公式，并依次给出护甲减伤、闪避/招架强度转率、暴击/命中强度转率、攻击强度转DPS、EHP有效生命值与EDPS有效伤害值等核心公式。模型以PVP 1v1平砍为基准，说明如何设定参数并规避属性边际效应，适用于设计战斗节奏预期、属性价值推算与数值反推。资源为单份docx文档，共1个文件，压缩包约191KB，便于直接阅读或归档。目前已有246人学习下载。文档还包含护甲减伤公式推导、闪避/招架率转化推导、暴击/命中率转化推导、攻击强度转DPS推导及预期属性值推算等完整过程，并附推导结果汇总，适合需要深入理解数值建模逻辑的策划与进阶学习者。

1. 网络游戏数值学习大全：从“拍脑袋”到“能推导”的门槛

把角色数值全拍脑袋，前三个版本看不出问题，等装备槽位和技能树铺开就开始翻车。手里这份《网络游戏数值学习大全》，本质上是一套“先立模型、再推公式、最后赋值”的完整推导流程。它解决的是很多项目里“属性价值不相等、堆叠策略跑偏、成长曲线失控”这类具体问题。适合入行一到三年的数值策划，也适合需要从零搭建战斗节奏模型、验证减伤闪避招架暴击命中这些强度转率公式的从业者。它不教你写系统、不教做剧情，只教你怎么让战斗数值变成可推导、可维护、可回溯的状态。

2. 先立框架：模型设定、特征参数与战斗节奏

2.1 标准玩家与七项核心属性

模型的第一件事，是定义一个“标准玩家”。

标准玩家不是某个职业的具体面板，而是项目预期里玩家最可能处于的状态。PVE模型通常会忽略一部分防御属性的价值，因为PVE里AI的属性和玩家属性不在同一个比较维度；但PVP模型必须把攻防两端属性都拉进同一张表里做对照。这份资料直接选择了PVP视角，用“属性完全相同的两个标准玩家互相平砍”作为基准。

定义标准玩家有三个可执行的步骤：

1. 列出所有直接参与战斗结算的属性维度；
2. 把跨职业的差异，比如职业特色、天赋差异，先折叠成一组平均面板；
3. 将“力量、敏捷、智力”这类复合属性等价换算到七项核心属性上。

模型只保留七项核心属性：MHP（生命上限）、AP（攻击强度）、CHP（暴击强度）、HitP（命中强度）、AC（护甲强度）、DGP（闪避强度）、PRP（招架强度）。

其余属性，不管底层设计得多复杂，最终都要置换到这七项上。程序里可以直接读玩家面板的力智敏耐，但数值在推导EHP与EDPS时只能看到这七个变量。这个抽象过程是整个模型的地基。许多人拿到这份资料后容易跳过这部分直接去抄公式，结果就是公式抄下来了，但公式为什么要长这样、边界在哪、哪个参数能调，完全没有接住。

为什么用“平砍”而不是“技能”作为基准？

因为平砍是玩家最直观的战斗感受，也是最小可验证的战斗单元。技能全开的状态在战斗节奏模型里是另一层扩展，不应该和属性平衡混在一起做。资料里对技能的影响只用了两个参数描述：全技能后EDPS提高100%、EHP提高50%。这两条属于“特征参数”而不是“公式参数”，作用是帮你校准技能数值的总体目标，不会混进属性公式的推导。

2.2 模型特征参数怎么拍

拍特征参数这件事，很多新人不当回事，但真正容易被推翻的就是这一步。特征参数要同时满足两个条件：一是不常变动，二是相互之间没有逻辑关系。

“不常变动”很好理解，比如“平砍击杀时间等于20秒”。这个参数代表项目对战斗节奏的基本预期。你可以改属性成长曲线，可以改装备投放，但击杀时间不能每周都改，否则所有属性价值都会跟着震荡。“相互独立”更关键。比如“总闪避率等于15%”和“其他闪避率等于5%”，两者在结构上是包含关系，这种可以同时存在；但你不能让“总命中率=96%”与“其他命中率=95%”共存，因为窗口太窄，任何强度转化公式的参数都会被挤压到失真。

以下是这份资源给出的标准模型特征参数表，可以作为你拍参数时的起点：

看到这个表，第一反应往往是“为什么招架价值是1.25而不是1”。原因在后面的招架公式推导里才会显现：招架率在EHP公式中的位置决定了它比闪避更贵，如果不单独给1.25的价值权重，解出来的招架强度每等级增量会显得过低，招架装备性价比全线崩掉。

拍定参数还有一条纪律：参数集中放在一张表单，所有计算页统一引用，公式里不允许出现裸数字。这条纪律在前期看起来是自找麻烦，但到了线上维护阶段，它就是你能不能活过三次版本平衡的生死线。

拍定模型特征参数后，还有一步容易被忽略：必须保证游戏实际环境与拍的参数匹配。比如你设定了“其他闪避率=5%”，那么天赋闪避和初始闪避之和就不能与5%差太远。你设定了“全技能后EDPS提高100%”，那么实际技能数值必须让结果尽量往这个数靠拢。特征参数是“预期”，游戏实际环境是“现实”，两者一旦分离，后面所有从模型推导出的装备数值都会悬空。

2.3 EHP / EDPS：平砍节奏的两根支柱

平砍节奏等于EHP除以EDPS。

这个式子看着简单，但含义很重：EHP是所有防御类属性的集合，EDPS是所有攻击类属性的集合。所谓“防御类属性的价值”，不是看它加了多少护甲、闪避或招架，而是看它让EHP涨了多少；“攻击类属性的价值”同理。

EHP的全称是有效生命值，可以理解为抗打击能力；EDPS的全称是有效伤害值，可以理解为打击能力。实际项目中这两个值的计算公式可能不同，但“用EHP除以EDPS推平砍节奏”这条总思路不能变。如果你的项目无法从战斗模型中抽象出独立的EHP与EDPS，那这套资源里的所有推导都没法套用，需要先补上这一层抽象。

让属性价值稳定的核心要求，最终落到一个条件上：EHP与EDPS对引起它们变化的属性值成线性关系。这句话的意思是，某属性当前数值无论处于高位还是低位，每增加1点带来的EHP或EDPS增量必须恒定。

如果做不到线性，就会出现典型的边际效应。护甲类如果直接用攻减防，防御越高收益越高，玩家会“往死里堆”护甲。采用传统的闪避减伤乘算也是同样道理，闪避率越接近100%，每1%的价值越大。这两种情形都会让玩家的最优策略变成极端的“只堆一个属性”或“干脆一点不堆”，数值平衡直接失效。

所以本模型的全部公式，本质上是为了“凑”出这个线性结果而设计的。每单位属性价值相等的设定，又是为了让EHP与EDPS对任意属性自变量的导数相等。这两条推论联立后，就能建立方程组，再代入模型特征参数，战斗公式所需的A、C等参数就可以被解出来。这就是整份资料推导的线索。

3. 从强度到率：护甲、闪避、招架公式的推导

3.1 护甲减伤：C 值为什么要等于 1

先梳理护甲这条线。护甲强度AC需要转化为减伤率，但减伤率不能只做简单的除法或减法。这里采用的公式结构是：

Pr = x / (x + A·f(lvl) + C·x·f(lvl))

其中：

• x：护甲强度AC
• f(lvl)：等级成长曲线
• A：等级削减系数
• C：强度转率效率，同时是“极限”

很多人在这个公式面前会直接放弃推导，先去配数值。但推导的核心其实只有两步。

第一步，定C。把公式代入EHP = MHP / (1 - Pr)，当C=1时，分母中的x项与减伤率互相消掉，EHP与AC之间变成了严格的线性关系。这正好是我们想要的“每点护甲价值恒定”的效果。因此C直接设定为1，不需要再做其他调整。

第二步，求A。EHP对AC求导，会得到包含f(lvl)与“每等级MHP增量”的表达式。联立两个已知条件：每等级MHP增量等于100、总护甲减伤比例等于35%。最终解出：

A = 100 × (1 - 35%) = 65

这里要注意，A不是凭空推出来的通用常量，它依赖你拍的“总护甲减伤比例”。“总减伤比例=35%”拍得越高，A值越小，等量护甲能提供的减伤越少。这组数字在模型里是配套的，直接拿别人项目的A值套到自己项目里，一定会出问题。

代入完整数据后可以验证一遍。f(lvl)=level+4，60级时f(lvl)=64，MHP=100×64=6400，护甲强度AC = 0.35×65×64 / (1-0.35) = 2240。所以“60级角色护甲约2240”不是拍出来的，是从“35%总减伤、每级100HP、等级偏移4”这三个参数反推出来的。如果没有这个推导过程，数值表里那个2240就只能靠经验填，出了问题也找不出依据。

3.2 闪避与招架：0.92647 是怎么解出来的

闪避与招架不能照搬护甲的“C=1”结论。原因是闪避率和招架率在EHP公式里的位置和护甲不同。护甲是连续的伤害削减，闪避招架是概率性地让攻击失效，这两种作用在EHP式中的运算结构不同，因此C值需要重新由方程解出。

这里的推导可以归纳成三步：

1. 写出包含闪避率或招架率的EHP表达式；
2. 要求EHP对闪避强度DGP或招架强度PRP求导后为常数；
3. 由“其他闪避率=5%、总闪避率=15%”等特征参数联立方程，求出C。

最终解出的C值约等于0.92647。这个数字第一眼看上去很奇怪，但它不是拍出来的，是从方程里解出来的。网上流传过某款老牌MMO的闪避招架二次削减公式，里面那些系数被玩家称为“玄学”，实际上也是同样思路算出来的——先要求EHP对强度线性，再反解公式系数。你如果在自己项目里做闪避招架，直接按这个C=0.92647起步，再根据你项目的“其他闪避率”和“总闪避率”重新联立。只要这两个特征参数用的是你自己的数值，解出来的A和C就不会错。

闪避招架与护甲还有一处不同：招架的初始价值权重是1.25。当把招架率公式代回EHP并求导后，会发现招架对EHP的贡献能力天然低于闪避，如果价值权重也给1，招架会变成无人问津的属性。1.25这个权重就是在总价值分配时用来补偿结构差异的。

3.3 成长曲线 f(lvl)：全表共享的一根弦

f(lvl)的表达式决定了所有公式的统一步调。它代表“角色属性随等级成长的曲线”，在强度转率公式、属性总量计算中都会被调用。

这份资源里的最简形式是 f(lvl)=level+B。B=0时，属性严格正比于等级；B=4时，1级角色等同于“5级面板”，纯粹是为了让初始属性看起来不那么寒酸。B的具体取值没有标准答案，取决于项目里1级时的“体感强度”预期。

更关键的结构性结论是：只要所有公式都调用同一个f(lvl)，无论你把它定义成线性、分段线性还是无规律读表，平砍节奏都不受等级影响。因为f(lvl)在公式分子分母中的位置会互相抵消。这意味着你可以自由地调整强度曲线，而不必担心破坏战斗节奏的稳定性。

实际项目里很少用单纯的线性。资料里给出了一个分段的实例：旧版本一段、第一个资料片一段、后续版本再一段，每段用不同的线性表达式，但段与段之间需要保证在交接等级处连续。很多团队在这里翻车，两段曲线在60级处数值对不上，角色升到60级时属性突然跳变一格。

我一般会在Excel里对f(lvl)做相邻等级差值扫描，看有没有断层。如果差值曲线是直线，说明线性定义没问题；如果出现阶跃，那段就是断点。调整时保持前后两段在断点处取值相等即可。如果你打算定义成“无规律读表”，要注意表与表之间的过渡也要做连续性检查，否则同一个问题会在数据表层面复现。

4. 从攻击强度到 DPS：暴击、命中、攻击的推导与汇总

4.1 暴击与命中：线性转率公式的设计意图

暴击和命中的强度转率公式与护甲闪避的写法明确不同。暴击率由“其他暴击率”与“CHP / (A·f(lvl))”两部分相加，命中率同理，分母中没有x。

没有x意味着什么？暴击率和命中率与强度之间是纯线性关系，堆多少强度就是多少率，不会因为当前暴击率高了就贬值。这在EDPS公式中的效果，是让EDPS对暴击强度、命中强度的导数保持常数，满足属性价值稳定的要求。同样地，这不是因为“暴击是攻击类属性所以线性”，而是因为它们在EDPS式中的位置与护甲在EHP式中的位置不同。

暴击命中的推导有一个前置条件需要先处理好：总DPS。暴击命中的收益最终都体现在“有概率按倍数提升伤害”上，所以推导前需要明确总DPS的构成。资源中设定攻强转化的DPS占总DPS的50%，武器DPS占25%，剩余部分需要项目自己安排来源。比如有的项目会把技能基础伤害固定的部分也算进总DPS，那占比分配就要相应调整。

推导顺序是：先定义“f(lvl)每增加1时总DPS增量”，再联立EDPS公式、暴击率公式、命中率公式，使得EDPS对CHP与HitP分别求导后满足价值相等条件，最终解出暴击强度、命中强度的A值。逻辑链比护甲略长，但每一步都是方程驱动的。

这里再提一次判定顺序。如果程序实现的是“先判定是否命中，再判定是否暴击”，那么最终推导式会变成“暴击率×(1-未命中率)”这种嵌套形式，和圆桌模型下的结果有差异。动手推导前，先找程序确认随机判定是怎么写的。否则公式里一个括号的差异会在高命中低暴击角色身上放大成3%-5%的战力误差。

4.2 攻击强度转 DPS：价值等式反推系数

攻击强度转DPS不能拍系数，至少在这套模型里不允许。

原因还是那句“每单位属性价值相等”。AP的价值必须等于MHP的价值，而价值(EDPS)又等于平砍节奏乘以价值(EHP)。三条方程联立，攻强转DPS的增量系数就被唯一确定。

具体操作上：

1. 由EDPS对AP求导，得到AP增量的初步表达式；
2. 将“价值(EDPS) = 平砍节奏 × 价值(EHP)”代入；
3. 联立“价值(AP) = 价值(MHP)”；
4. 解出AP的每等级增量。

如果这一步系数是拍的，那么在装备属性换算时，1点AP与1点MHP的实际价值就会出现偏差。玩家会在一次次模拟中感知到“堆血更赚”或“堆攻更赚”，整个属性价值体系就从根基上塌了。

这里还要提醒一个多参数公式的注意点：如果公式里含有两个或以上参数，请确认参数之间本身有没有相关性。如果有，就必须由一个参数推另一个，而不能两个都拍。很多团队后期调平衡调不动，原因就出在这里——公式里的两个参数各自独立，改其中一个，另一个不跟随，结果怎么调都对不上。

4.3 各属性预期值汇总

当所有参数解完，就到了把模型落到具体数值的时刻。标准模型下各属性的每等级增量如下：

拿到这张表，下一步是把总量拆到装备、强化、宝石、宠物、技能上去。拆分的目标很明确：让玩家在标准状态下，面板属性尽量贴近这张表的预期。这不要求每个玩家都严格落在标准值上，但偏离不能太大。如果某套装备让玩家闪避强度远超标准，其他属性被挤压，那属性价值就会脱离设计轨道。

用这张表做审核也有一个实用技巧：先把装备、强化、宝石等各条投放路线的属性价值加总，再和标准模型的预期总量对比。如果加总下来某项属性超了20%，说明投放设计出了问题。这个对比要在Excel里做成一列自动求和，而不是等版本上线后靠玩家反馈来发现。

5. 避坑排查：数值推导中常见的 5 个破功点

5.1 将参数写成数字，失去维护抓手

现象：数值表改到第三版，总护甲减伤比例从35%改成30%，但护甲公式还是按旧参数在工作，角色减伤没有跟随刷新。

原因：建模时把特征参数直接以数字形式写死在公式格中。“0.65”在公式里看起来是人畜无害的常量，但它和特征参数表之间的引用关系已经断了。改参数表时，公式不会自动感知。

解决：把所有参数集中到一张参数Sheet，公式中只允许出现单元格引用和数值1。每次改动数值后，检查一遍：打开公式追踪，确认没有裸数字残留。我一般会在参数表右下角留一个“校验格”，里面拼几个依赖公式，改动参数后校验格数值发生变化，就说明引用链是通的。

5.2 模型特征参数不独立，一改全崩

现象：把平砍击杀时间从20秒调整到15秒，结果所有装备的价格权重全变了，之前配好的商店定价表作废。

原因：击杀时间本身是独立参数，但它会和其他特征参数产生联动。如果调整击杀时间时没有同步调整属性价值权重，数值体系内部就会出现矛盾；反过来，如果两个特征参数之间本来就存在逻辑推导关系，调整其中一个时另一个也必须跟着改，改漏一处就全崩。

解决：建模型时给每个特征参数标注“独立/依赖”。依赖参数统一由公式推导，独立参数才允许手动维护。目标是在模型建完后，日常调整只动独立参数，其他数据全部自动刷新。

5.3 边际效应没控制住，属性出现“无脑堆”

现象：高玩在论坛公开了配装方案，全堆同一属性，其他属性权重几乎为零，PVP胜率超出预期。

原因：伤害计算如果采用“攻击-防御”式结构，或者闪避减伤采用传统乘算，属性价值就会随自身数值变大而变大。经典的正反馈结构会让玩家迅速找到极端配装，而不是在多个属性间权衡。

解决：用“EHP对强度线性”的公式结构重写减伤转化部分，并确保C值由推导得到而不是拍脑袋。然后扫描各属性在偏离标准模型后的边际价值曲线。曲线在标准点附近允许小幅波动，但不能出现持续上扬。上扬一旦出现，说明线性假设被公式结构破坏了。

5.4 圆桌与多次掷筛，EHP 演算差异

现象：按圆桌模型推导的公式上线后，高招架等级玩家的实际战斗数据与面板期望对不上，约1-2个百分点偏差。

原因：程序实际实现为多次掷筛：先判闪避，再判招架，再判命中和暴击。这和圆桌模型的“一次性判定所有率”在总体期望上相似，但在率之间存在条件依赖时，期望计算就会产生偏差。EHP公式建立在“各率独立生效”的假设上，而多次掷筛下各率是串联判定，收益结构不同。

解决：先确认程序实现。如果是多次掷筛，则EHP计算需要把“闪避、招架、未命中、被暴击”按判定顺序展开成条件概率，公式会多出嵌套环节。两种模型对应两套参数，不能在推导公式时用圆桌，在程序验收时用多次掷筛。

5.5 分段成长曲线的断点错位

现象：59级升60级时，角色面板属性突然跳变，护甲和生命值一次性涨了一大截，平砍节奏明显变快。

原因：f(lvl)采用了分段线性函数，但两段在60级的函数值不相等。护甲、闪避、招架公式全部调用f(lvl)，f(lvl)断了，它们的计算结果就全部跟着跳变。

解决：分段时强制要求每一段在首个等级处与上一段的末等级取值相等。实际操作中，先在Excel里建立等级差值的校验序列，扫描相邻两级f(lvl)的差值。正常情况下差值曲线连续，出现阶跃就是断点。修正后重新扫描，确认曲线平顺后再进入其他公式。

6. 把模型调到能反应：闪避强度的实际价值验证

前面所有推导都假设角色处于标准模型状态。但玩家不可能永远标准，装备档次上下浮动是常态。此时，之前“消掉分母自变量”的等式不再成立，属性价值必须实际求导。

以闪避强度为例。假设价值(EHP)=1，通过EHP对DGP求导，得到的导数表达式就是闪避强度的实际价值。问题是：这个值随着DGP的变化会变吗？在标准点附近，答案是“基本不变”；偏离越远，变化越明显。我会用Excel做一张灵敏度分析表，把DGP从0开始按步长扫到目标值的两倍，每次计算EHP增量，然后画一条“闪避强度→每点价值”的曲线。

曲线在标准值附近如果走平，模型是健康的。如果曲线一路走高，玩家只要堆闪避就能堆出远超设计的收益，需要回头检查C值；如果曲线走低，闪避属性后期会变成垃圾属性。注意，偏离标准模型时属性价值变化本身不一定是坏事，只要不形成“越堆越强”的正反馈即可。玩家会自觉地在属性间找到平衡点，这是可以接受的自组织行为。

最后我习惯再跑一遍交叉验证：用模型推导出的属性价值比去模拟一套装备的实际战斗数据，与真实战斗模拟结果对比。如果趋势对不上，通常不是公式错了，而是某个参数被当成常数写进了公式。

从那以后，我每次搭完战斗数值框架都会强制走一遍这套流程：查参数表有没有裸数字、校验特征参数独立性、扫边际价值曲线。这套模型从“理论”到“能落地”，差别就在这三步。

这份《网络游戏数值学习大全》把从模型设定到参数推导的完整链路都整理好了，需要的同行可以直接下载来对照自己的数值表慢慢调。希望帮到你。

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