Yerel Öncelikli Oyun Döngüsü: Oyun Deneyimini Geliştiren Yeni Mod

Yerel öncelikli oyun döngüsü, zincir dışı veya çevrimdışı deneyimleri önceliklendiren bir tasarım modelidir. Temel özelliklerinden biri, oyunun ana döngüsünün tamamen oyuncunun cihazında çalışmasıdır ve zincir üstü işlem onayları veya diğer ağ tepkilerinden etkilenmez, oyuncunun etkileşimde bulunmayı aktif olarak seçmesi haricinde. Bu kavram, yerel öncelikli yazılım felsefesinden kaynaklanmakta olup, birden fazla deneysel projede uygulanmış ve doğrulanmıştır.

Tasarım Motivasyonu

Kenar cihazlarının hesaplama gücündeki hızlı artışla birlikte, daha fazla işlem görevini bu cihazlara kaydırmak, gecikmeyi etkili bir şekilde azaltabilir ve oyun deneyimini artırabilir. Bu strateji, merkeziyetsiz uygulamalar tasarlanırken özellikle önemlidir. Geleneksel zincir üzerindeki uygulamalar genellikle işlem tamamlanana kadar durumu güncelleyemez, bu model otonom dünyalar ve tam zincir oyunlarında daha belirgin hale gelir ve genellikle ciddi gecikme sorunlarına yol açar.

Bu zorluğu aşmak için geliştiriciler yeni bir oyun döngüsü modeli tasarlamaya çalıştılar. Bu modelde, oyuncular her bir oyun seansında yalnızca bir kez işlem göndermelidir, böylece oyun süreci işlem hızı ve blok süreleri kısıtlamalarından etkilenmez. Yerel olarak ana oyun döngüsünü çalıştırarak, yerel hesaplama kaynaklarını tam olarak kullanabiliriz ve oyun deneyimini önemli ölçüde iyileştirebiliriz.

Mod Detayları

Yerel öncelikli oyun döngüsü, iki ana bölümden oluşur: temel oyun döngüsü ve meta oyun döngüsü.

1. Temel oyun döngüsü: Ana oyun deneyimini oluşturur, tamamen oyuncunun yerel cihazında çalışır.
2. Meta oyun döngüsü: Asenkron çalışır, oyuncular arasındaki etkileşimi teşvik eder, temel oyun döngüsünün yürütülmesini engellemez.

Temel oyun döngüsü, meta oyun döngüsüne bilgi aktarır, bu döngü ise bu bilgilere dayanarak yeni veriler üretir. Yeni veriler mevcut olduğunda, bu veriler oyuncunun cihazına asenkron olarak geri gönderilir.

Meta oyun döngüsünün uygulanma biçimleri çeşitlidir, en basit şekli bir puan tahtası olabilir. Örneğin, bir bulmaca oyununda, oyuncular yerel olarak zorluğu çözmeye çalışır, tatmin olduklarında çözüm önerisini sunarlar. Meta oyun döngüsü, çözümleri değerlendirir ve tüm oyunculara düzenli olarak güncellenen bir sıralama listesi tutar.

Daha karmaşık uygulamalar, oyuncu eşleştirme sistemlerini içerebilir. Örneğin, bir otomatik savaş oyununda, oyuncular yerel olarak savaş stratejileri tasarlayıp test eder ve ardından bunları meta oyun döngüsüne sunarlar. Meta oyun döngüsü, oyuncu stratejilerini eşleştirmek, savaş yapmak ve Elo veya Glicko gibi derecelendirme sistemlerini uygulamakla sorumludur.

Daha gelişmiş bir tasarım, birbirleriyle bağlantılı iki oyun döngüsünü gerçekleştirmektir: bir çok oyunculu oyun döngüsü meta oyunda yavaş ilerlerken, bir tek oyunculu oyun döngüsü yerel olarak hızlı çalışır. Bu tasarım, oyunun sosyal yönü ile anlık geri bildirim arasında denge kurarak oyunculara zengin bir oyun deneyimi sunabilir.

Uygulama Örneği

MuMu adında deneysel bir projeyi örnek alalım; bu proje, oyuncuların görsel programlama bulmacalarını çözme yollarını keşfetmelerini sağlayan Zachtronic'in Opus Magnum'undan ilham almıştır.

MuMu'nun temel oyun döngüsü, oyuncunun tarayıcısında çalışan bir Web ön yüzüdür, şunları içerir:

1. Grafik kullanıcı arayüzü, oyuncuların çözümleri girmesi ve performansı görüntülemesi için.
2. Simülatör, bulmaca mantığına göre çözüm çalıştırır ve performans sonuçları üretir.

Oyuncular, belirli bulmacaların çözümlerini MuMu'nun meta oyun döngüsüne göndermeyi seçebilirler. Bu döngü, çözümleri doğrulamaktan ve sonuçları kaydetmekten sorumlu olan akıllı sözleşmeler ve indeks sunucularından oluşur.

Ana oyun döngüsü, oyuncuların şunları yapabilmesi için meta oyun döngüsünün veri güncellemelerini abone olacaktır:

1. Tüm gönderilen çözümlerin sıralamasını görüntüleyin.
2. Diğer oyuncuların çözümlerini araştırarak, bu çözümlerden ilham alarak daha iyi bir çözüm tasarlayın.

Genişletme Olanakları

Bu mod, kanıt verileri (PCD) teknolojisini tanıtarak daha da genişletilebilir. Oyuncunun cihazı, simülasyon programının doğru bir şekilde çalıştığını gösteren kanıtlar üretebilir. Böylece, meta oyun döngüsü yalnızca kanıtı doğrulamakla kalır, simülasyonu yeniden çalıştırmasına gerek kalmadan hesaplama karmaşıklığını azaltır.

Ayrıca, sıfır bilgi kanıtı teknolojisi aracılığıyla çözümün gizliliği korunabilir. Bu durumda, yalnızca kanıt ve performans sonuçları meta oyun döngüsüne gönderilecek, orijinal çözüm ise oyuncu cihazında sıkı bir şekilde korunacaktır. Bu, oyuncuların entelektüel başarılarını korumakla kalmaz, aynı zamanda belirli bir çözümü ifşa etmeden adil bir sıralama sağlamaya da olanak tanır.

Yerel öncelikli oyun döngüsü modeli, Web3 oyun geliştirmeye yeni bir bakış açısı sunarak, kullanıcı deneyimini artırırken aynı zamanda blockchain teknolojisinin avantajlarından tam anlamıyla faydalanmayı umuyor. İlgili teknolojilerin sürekli gelişmesiyle birlikte, daha yenilikçi oyun tasarımları ve uygulama örnekleri görmeyi bekliyoruz.