[💬] 파이썬으로 전투 시뮬레이션을 만들어봤는데

얼마전에 스타크래프트 뭐다뭐다 하는거보고 재밌어보여서 파이썬으로 전투 시뮬레이션 만들었음

https://github.com/emalron/emalron.github.io/tree/master/pyGround

크게 대단한건 아니고 아래 규칙따라 만듬

1. 캐릭터들은 서로 거리 상관 없이 공격 할 수 있음

2. 캐릭터들은 hp와 power 스탯을 가짐.

3. 공격 페이즈, 정산 페이즈로 나눠서 공격 페이즈에 모든 캐릭터들이 동시에 공격하고, 정산 페이즈에 데미지 계산함.

4. 공격 시 hp는 power 만큼 줄어듬.

5. hp <= 0 이면 사망

6. power/(current hp) 가 가장 높은 npc를 우선 공격함

3번 규칙은 턴방식일 경우 흑돌이 너무 유리해서 그럼

병력의 kill rate와 숫자로 전투 양상을 예측할 때, 위 Lanchester의 법칙을 쓴다고 함. 전략 겜에서 이게 의미가 있다고들 함.

linear law는 창, 칼 들고 싸우던 ancient warfare, square law는 원거리 타격이 주가 되는 modern warfare

실제로 게임에서 저걸로 AI를 만들려면 어떻게 튜닝해야될지 알고 싶었음.

(AI의 의사 결정의 근거로 쓴다던가, 혹은 Heroes of the might and magic 3의 quick combat 구현용?)

시뮬레이션 결과랑 란체스터 모델이랑 비교해보려고 함.

hp: 5, power: 1 스탯으로 레드팀 5명, 블루팀 3명 했을 때

(다섯번 공격해야 죽으니까 1/5 = 20%의 kill rate라고 하겠음)

5:3 일땐 란체스터 법칙 예측값이랑 잘맞는데 10:8로 하면 예상보다 레드팀 피해가 1명이 더 많음.

이게 공격 페이즈에서 누적 피해로 이미 죽은 유닛에게도 계속 공격하는 오버킬 때문인가 싶음

그래서 공격 페이즈에 current hp 값이 damageTaken 보다 큰 경우에만 공격하도록 변경하니까

잘 맞는것 처럼 보임.

규모를 키워서 100:80 에선 또 오차가 있음. 흐음...

discrete combat model 이라는 ppt의 넬슨 해전 시뮬레이션에서 5%의 kill rate를 가정했던 기억이 나서 hp 20 power 1로 시뮬레이션을 다시 돌려봄

오차가 1명으로 줄어들었음. 퍼센트로는 1/60이니까 1.6% 음... 이정도면 괜찮은것 같음.

정리.

1. 오버킬 허용하면 오차가 커짐

2. 오버킬 허용하지 않아도 현재 상태에서 큰 수의 유닛에선 오차가 있음.

3. hp와 power 비에 따라 달라질 수 있음. 아무래도 낮은 비에서 잘맞는 것처럼 보임.

+4. hp <= power 일 때 란체스터 1법칙을 따름.

+ 1000:800 에서 란체스터 예측은 레드팀이 600명 남고 승리하는데, 내 시뮬레이션에선 584명 살아남음. 2.7% 오차...

++ 40:80 일 때, 레드팀의 공격력을 2배로 올려봤는데 란체스터 예측치는 블루팀 56.6 승리, 시뮬레이션 결과는 블루팀 55.

+++ 레드팀, 블루팀이 서로 죽창든 경우(hp:20, power:20) 란체스터 1법칙인 ancient warfare를 따름. 그냥 a-b

+++ 거리 상관 없이 공격하는건 원거리 공격이라 란체스터 2법칙을 예상하지만, 죽창과 no overkill 전략이 적용되면 1법칙을 따르는게 재밌는 점.

이후 계획

1. AOE 공격

2. 부대에 유닛의 종류를 다양하게 했을 때의 효과

3. 힐러의 가치를 란체스터 법칙으로 비교

4. 게릴라전

5. 근거리, 원거리 유닛 구분을 위한 거리 개념 추가

(이 때 근거리 유닛의 위험도는 power/(distance*currentHP) 로 계산... 세칸 떨어진 유닛은 세턴뒤에 공격하니까 위험도가 낮다가 접근할수록 높아지는걸 표현할 수 있음)

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