科研项目评分与科研策略模拟【已过期】

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当前科研项目选取攻略已整合至科研策略专题攻略

本文为对科研策略的深层分析，如需简明参考参看科研项目选取规划建议。

本文为方便阅读起见，将结论性内容放在前面，而具体机理的解释放在第三章。

项目评分

项目评分的意义为：在全体科研项目中，该项目对加速特定目标产出的量化价值。
而非简单理解为某项目的产出能力。
例如，Q1的蓝图评分均高于G4，但Q1本身不产蓝图。其原因在于Q1有利于刷新出更高效的蓝图产出项目，而G4蓝图产出不高效，产生了时间浪费。

策略模拟

文件:科研模拟器.xlsx
本模拟器的误差来源于以下三方面：
（1）所建立的模型与真实机制的偏差；
（2）使用的数据的统计误差；
（3）科研产出的随机性。
尽管误差已经使用各种手段进行控制，但仍然会与真实情况存在差异。第三项误差更是不受人为控制
因此本模拟器仅作为估算投入产出、制定科研策略的参考，无法精确计算科研产出的实际值。

界面右侧即说明书。若对使用方法仍有困惑可继续阅读下方解释内容。

使用要项讲解展开/折叠

• “项目”列即科研优先级顺位。科研项目共分为30类，必须一个不漏地全部填写，且不重复。支持下拉菜单选取项目。另外按住Shift键拖动单元格可以很方便地调整单个或一组项目的顺位。

    

• “启用过滤”若开启，则表明这个项目在策略中不计入，实际中如果出现的科研项目全为策略外项目，则刷新。过滤必须严格从下往上，所有“否”均在“是”上方，否则得到的结果是错误的。如果“过度过滤警告”提示“高风险”，表明此策略存在刷新被卡死的潜在风险，建议拓宽项目选取面。
• 若所有四期金科研船未毕业，则“金船已毕业”填“否”，全毕业（30科研等级）则填“是”，不考虑其他期科研船。
• “每日科研时长”需大致估算自己每天科研的有效时长，由于睡觉等空档期会使科研有效时长打折，请结合自身肝度进行衡量。
• “项目谱”说明了各科研项目占投入/产出是比重有多少。可以参考进行策略调整。例如，当认为策略的物资消耗过多，尝试下调物资占比较大项目的优先级。

可使用模拟器对项目选取建议中给出的三种策略进行计算：

不同策略的每日投入产出计算结果 （科研有效时长按20小时计，金船未毕业）
策略	金图产出	彩图产出	天雷产出	物资投入	魔方投入
快均衡	17.3	9.0	0.57	15182	18.9
慢均衡	7.6	4.9	0.54	20913	0.7
重装备	7.7	2.7	0.83	16229	2.2

模拟/评分机制讲解

本章讲述对科研策略进行定量评估的方法论。

为了从给定的科研优先级策略计算出其投入产出，需要进行两个方面的研究：

（一）项目刷新模型
即每次的五个科研项目是如何刷新、各项目以多少概率刷新。
建立项目刷新模型的目的是从科研策略得出项目选取概率这一中间参数。
为此，首先要对项目的刷新样本进行大量统计，然后建立刷新机制的模型。
事实上科研项目的底层刷新机制是十分复杂的，往往去建立一些简化模型去研究，而非还原科研刷新的每个细节。

(1)独立刷新模型

假设科研项目的刷新相互独立，从而只需知道各项目的刷新概率即可建立起刷新模型。
由于研发倾向规定至少有三个项目为当期科研，一般对于另外两个项目采用等概率假设（各期科研出现概率相等）。这种情况下出现三、四、五个当期科研的概率依次为4/9、4/9、1/9，然后使用条件概率的手段对三种情况进行计算即可。
“选取某一项目的概率”实质为：P( 刷出该项目 ∩ 未刷出更高优先级项目 )，在独立刷新模型下这一概率容易用数学手段计算，因此独立刷新模型的优点是理论性强，各种刷新情况可以进行细致计算分析；其缺点为未模拟科研项目的真实刷新。（举例：实践表明同名科研船的相同时长D类项目不会同时出现两个，在独立刷新模型中不会被考虑）

(2)实际采样模型

项目刷新样本本质上是对科研刷新的采样。将科研策略直接套用到一系列样本上，即可得到选取各项目的概率。
进一步讲，使用频率代替概率的方法，有：选取某一项目的概率 = 选取该项目的刷新样本数 / 总刷新样本数。
由于基础架构是科研刷新的真采样，实际采样模型的优点是理论上可完全复现科研项目的真实刷新，避免重建底层刷新机制的麻烦；缺点是为了达到准确性要求，模型需要携带一个大型的项目刷新样本库，较为臃肿。

（二）项目收益数据
项目选取概率结合项目收益数据即可直接得出科研策略对应的投入产出，参看下述推导：

各投入/产出条目可以用完全相同的方法计算。这一分析仅针对期望，否则引入过多波动因素，问题将极度复杂化。

以上为分析投入产出的方法总论，此处补充对于本模拟器的一些细节：

1. 科研模拟器使用的是实际采样模型。但是科研的刷新机制还存在一个问题——毕业其他期的科研船会使当期科研船D类项目的刷出概率有一定增加（详见科研四期项目频率），而所用的样本库中各种其他期毕业情况的来源都有，因此模拟器实际上给出的是一种折中情况，不过这并不足以对科研的决策产生决定性影响。
2. 过滤功能实际上是将选取到该项目的样本剔除掉了。因为刷新次数每日仅限一次，如果计算出剔除掉的样本数超过了容许刷新掉的最大次数，则模拟器警告高风险。
3. 金船已毕业功能实际上采用的是“伪对应”手段，即将样本库里出现的金D全部视为彩D。

下面阐述项目评分机制。

• 项目评分 = ( 项目时均收益 - 标定时均收益 ) × 项目时长

标定时均收益是个常数，对各个项目都不变。此评分定量刻画我们对于科研项目的一个印象：当一个项目时均收益较高时，时间越长越好（产出效益）；当一个项目时均收益较低时，时间越短越好（刷新效益）。
该常数如何取是一个问题。这里提出迭代优化方法：
将项目的金图、彩图、彩装分开来看，各自单独评分。以下过程对每项评分均单独计算一次。

(1) 将项目按时均收益排序；

(2) 将此排序作为科研策略，计算策略整体的时均收益，作为第零次迭代的标定时均收益；

(3) 对科研项目按照上述公式进行评分，并按评分重新排序；

(4) 再将重排序作为科研策略计算整体时均收益，作为第一次迭代的标定时均收益，然后重复步骤(3)。

当重排序后科研项目的优先级没有变化，迭代收敛。此时的项目排序视为是以特定产出为目标的最优解（或至少是一个局部最优解）。
实际上三个评分项都于迭代两次后即收敛。表中给出的评分即收敛状态下各项目的评分。为了方便起见每项评分整体乘一系数，使得最高分为100分。
B4紫、B4蓝、T4、T6四个项目由于收益统计样本小，偏差可能较大，在评分中被过滤掉。考虑到评分的整体性，其他项目不进行过滤。

由评分可以看出，金D0.5、彩D0.5、Q0.5在各自的领域封神，远远超过其他项目。除去0.5项目，金图产出优势区间由H类占据，彩图产出优势区间由H类和D类占据，装备产出优势区间由Q类占据。

最后结合项目评分讲述项目选取建议中三种策略的制定思路。
重装备：直接以装备评分排序作为基础架构。该策略为长线作战而并不准备额外消耗魔方，因此将H1下调至末尾，然后去除E2，下调G2.5，略微优化蓝图获取使科研船毕业速度不会过度缓慢。
快均衡：这个策略直接使用了“收益=彩图+10*彩装”的独立评分机制，从而得到一种综合效率很高的方案。
慢均衡：本策略目标为极低魔方投入，首先将D类全部加入而排除H类，砍掉魔方消耗。这种情况下彩装效率已经大幅领先蓝图，因此将大部分D类上调，然后将G类下调至末尾略微减轻物资消耗。
自然，这些拟定的需求无法完全符合个人需求，这也是开发模拟器满足个性化科研策略的原因所在。

后记

作者首次在wiki投稿攻略是21年5月，其实就是项目选取建议那篇（不过一开始的版本和现在的对比简直是天差地别，笑）。
初衷是看到目前对于科研策略的分析攻略有空缺，想要做一个补全工作。
然而一开始对于科研的认知水平有限，尽管经过了审核人持续一周的魔鬼训练加上寻求其他内行人建议，攻略出炉后仍含有相当多似是而非的因素。
因为自己也明白存在的问题，所以有一些“斗争心”，想着终有一日要真正寻求一份答案。
于是，7月四期科研开启，加入了科研数据统计群并主动请求参与的组织工作，历经与群友们两个多月的共同奋斗，终于磨好了剖析科研策略的利刃。
前后历经四个月，这才最终有了现在这两篇前者简而浅、后者繁而深的攻略。
此处，感慨一路奋进之余，也致以最诚挚的谢意：
感谢对攻略撰写编排提供指导的海事局成员们。
感谢为科研数据而付出的群友们。
感谢共同探讨科研建模的同志们。

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天谴之羊对科研策略进行了进一步研究，提出了更具拓展性的算法，从而首次实现了以参数为输入、科研策略为输出的架构。
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科研策略构建这一领域目前已经逐渐走向系统化，是一件十分令人高兴的事情。