एक विकल्प जिसे मैं लागू करके देखना पसंद करूंगा, वह एक स्व-समायोजन प्रणाली है।
मैं एक उदाहरण के रूप में, MOBA शैली से एक गेम का उपयोग करने जा रहा हूं, क्योंकि यह एक तरह से संरचित है, जो यह देखने के लिए बिल्कुल सरल बनाता है कि प्रत्येक नायक अन्य नायकों की तुलना में कैसा है।
मूल रूप से, प्रत्येक नायक के लिए, उस आइटम के सभी आंकड़े एक बाधा मूल्य पर निर्भर होना चाहिए, कि सर्वर स्वचालित रूप से उस नायक के लिए जीत दर के आधार पर बदलता है। फिर, जब भी कोई नया गेम शुरू होता है, तो यह गेम की अवधि के लिए सबसे हालिया हैंडीकैप मूल्य का उपयोग करता है।
Hero(){
attackSpeed = 50 + 5*heroType.adjustment;
moveSpeed = 100 + 5*heroType.adjustment;
}
फिर, प्रत्येक गेम के अंत में, सर्वर प्रत्येक नायक के लिए एक छोटी राशि के आधार पर मूल्य को संशोधित करता है, अगर यह निर्भर करता है कि वह जीता या हारा, कितना जीता, आदि:
for(Hero hero: game.winners)
hero.heroType.nerf();
for(Hero hero: game.losers)
hero.heroType.buff();
सटीक समायोजन सूत्र कुछ इस तरह हो सकता है, हालांकि अधिक जटिल आँकड़े सामान बेहतर हो सकते हैं:
nerf: adjustment[heroType] -= 1 / globalNumberOfGamesPerWeek
buff: adjustment[heroType] += 1 / globalNumberOfGamesPerWeek
इस तरह, अगर एक निश्चित नए नायक को जोड़ा जाता है, जो कि अत्यधिक प्रबल होता है, अर्थात उस नायक के पास किसी खिलाड़ी के जीतने की संभावना बढ़ जाती है, तो गेम सर्वर समय के साथ अपने आप इसे सही कर देगा।
वास्तव में, यह प्रणाली उन अन्य कारणों के लिए भी सही होगी जो एक विशेष नायक पर हावी हो सकते हैं, जैसे कोई नया मेटा ढूंढ रहा है जो वास्तव में वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है, या कुछ इलाके संशोधन जो किसी विशेष नायक को कुछ नया लाभ देता है। और सुधार तब भी हो सकेगा जब नई रणनीति का ज्ञान अभी भी फैल रहा है।
एक तीसरी चीज जो वास्तव में मदद कर सकती है, वह इस तथ्य की खोज कर रही है कि कोई चीज किसी नायक को गंभीर रूप से प्रभावित कर रही है। यदि नायकों को डिज़ाइन किया गया है ताकि समायोजन मूल्य शून्य के पास रहे, तो जब नायकों में से किसी एक के लिए मूल्य में काफी बदलाव होता है, तो डेवलपर्स को पता चल जाएगा कि नायक के साथ कुछ समस्या थी, ताकि वे अधिक से अधिक और कुछ अधिक बुद्धिमान संतुलन कर सकें प्रश्न में नायक के लिए।