<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Задача умовної оптимізації для максимізації показника DPS у механіці бою з використанням методу множників Лагранжа у грі «genshin impact»

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Анотація

The purpose of this article is to investigate the application of higher mathematics methods, specifically the theory of conditional optimization of multivariable functions, to solve applied problems of balancing numerical parameters in modern game mechanics. During the work, a mathematical model of the Damage Per Second (DPS) metric was formalized, the Lagrange function was constructed, and the point of conditional extremum was found analytically subject to constraints on the total amount of resources. In addition, a software implementation for finding the optimum using the Python programming language was carried out.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Тютюнник О. І., Крупський А. В., Драч Є. О. Задача умовної оптимізації для максимізації показника DPS у механіці бою з використанням методу множників Лагранжа у грі «genshin impact» // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29773.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Adams E. Game Mechanics: Advanced Game Design / E. Adams, J. Dormans. — New Riders, 2012. — 352 p.
  2. KeqingMains Theorycrafting Library: Damage Mechanics and Optimization [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://keqingmains.com/.
  3. Python 3 Documentation. The Python Standard Library: math, time, built-in functions [Електронний ресурс] / Python Software Foundation. — 2024.
  4. SciPy Documentation. Optimization and root finding (scipy.optimize) [Електронний ресурс] / SciPy community. — 2024. — Режим доступу: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html.