Skip to content

eluckydog/GAME-WWII-NAVAL-MIDWAY-MUD

Repository files navigation

中途岛北方夜战 — Midway North Night Battle

English · 日本語

1942年6月5日 02:00 | 北纬30度 东经178度 | 阴 无月光


AI适配的MUD游戏逻辑引擎原型 引擎层设计面向AI Agent驱动:AI负责战场感知、战术决策与行动执行 当前为MUD交互雏形,人类扮演指挥官,AI扮演舰长与引擎 带来与传统游戏截然不同的交互体验


战场

1942年6月5日凌晨,中途岛战役已经结束。日本舰队正在撤退。

但在北方海域,一支美军特混编队正在拦截。衣阿华号(BB-61)和南达科他号(BB-57)奉命阻挡日本第一战队的撤退路线。

你的衣阿华号是美军最快的战列舰——33节,9门16寸/50倍径Mark 7主炮,SG雷达。南达科他号在你侧后方,舰桥上是麦克阿瑟。他是指挥过菲律宾战役的陆军五星上将,但不是海战专家。他的电报有时很有启发性,有时与战局毫无关系。

你的对手:长门、陆奥、金刚、榛名四艘战列舰,以及雪风、阳炎、矶风、不知火、黑潮五条阳炎级驱逐舰。九艘日舰全部装备九三式酸素鱼雷——航迹极淡、射程22-40公里、490公斤弹头的重型鱼雷。


兵装系统

主炮/副炮分离

衣阿华号在两侧装备了20门5寸/38倍径DP副炮,南达科他号有16门。副炮在战斗中自动开火,优先攻击驱逐舰。单发命中超过30HP的损伤会使驱逐舰暂时丧失一门主炮——这意味着她的鱼雷发射管少了一组。

弹药类型

  • AP穿甲弹:默认弹药。对主力舰有效穿透+内爆后效;对驱逐舰会产生过穿(15-40HP损伤)
  • HC高爆弹:对驱逐舰造成结构性掀翻和起火(80-140HP+);对主力舰大概率跳弹

战前可以切换弹药类型。选错弹药意味着浪费一次齐射窗口。

近失弹

16英寸炮弹落点距离驱逐舰4公里以内、且全部脱靶时,有约20%概率产生近失冲击波——20-80HP结构性损伤,22%概率伴随轻度进水。日方指挥官不会报告近失损伤,但你能观察到航速变化。

雪风

雪风号(阳炎级第8艘,吴海军工厂,1940年竣工)在本系统中拥有独特机制。每场战役前进行一次独立概率判定:

  • 天命加护(20%):闪避率+35%,暴击抗性+60%,弹药库保护+70%
  • 身边的厄运(15%):同编队舰船损伤加深
  • 归乡意志(10%):船体自愈、航速保持、乘员恢复
  • 幸运的诅咒(20%):闪避率+20%,免疫一击必杀
  • 幽灵舰队(8%):有一定概率出现干扰目标

约61%的概率她至少携带一种Buff入场。


日军指挥官(9个独立AI人格)

舰船 代号 战术倾向
长门 秀才 战术学院派,追求最优解
陆奥 豪胆 近距离压制,激进攻击
金刚 断雨 实战经验丰富,决策果断
榛名 志明 防御型,等待对手犯错
雪风 幸运 高风险高回报的赌博式操作
阳炎 武士 荣誉优先,不易撤退
矶风 海狼 猎杀战术,以弱博强
不知火 鬼火 欺骗与迷惑,难以预测
黑潮 暗杀者 潜伏至最佳时机一击脱离

九人之间存在内部矛盾:秀才与豪胆的战术理念不同,断雨对学院派缺乏信任,志明清楚九三式鱼雷的危险但指挥权重不足。这些分歧在战场上可以被利用。


蒙特卡洛模拟数据

超过1800场战斗模拟的主要结论:

配置 美军胜率 日军胜率 平局率
AI对AI(夹击阵型基准线) 0% 8.5% 91.5%
日军最优人格配置 0% 10% 90%
日军最劣人格配置 0% 2% 98%
人格翻转测试(日军人格指挥美军) 0% 14-0%

翻转测试的结论:胜利的关键不在于AI参数的调整,而在于人类指挥官能否识别教科书与实战之间的差距。


战术提示

  1. SG雷达是你在夜战中的主要优势——32公里探测距离对日军10-12公里的目视距离。保护雷达,优先交战。
  2. 集中火力打击单一日舰。日军编队存在内部矛盾,旗舰被击沉后会加剧。
  3. 衣阿华号最高33节的速度提供了交战主动权——你可以选择何时接近、何时脱离。
  4. 副炮在8公里以内对驱逐舰构成有效威胁,提前进入副炮射程可以削弱日军的鱼雷攻击能力。
  5. 九三式鱼雷无法被声呐或雷达探测。目视发现鱼雷航迹时,规避动作的时间窗口极短。

"好的军官是不会被杀的。坏的军官才会被杀死。" — 阿利·伯克

About

WWII naval MUD: Iowa & SoDak vs 2 Kongo, 2 Nagato, 5 Kagero. Turn-based gun/torp combat.

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages