1. 기본 이론적 배경 참고 사이트들

  • 데미지 계산에 대한 대부분 이론은 allagan studies에서 연구한 자료들 바탕으로 만듭니다.
  • 다만 allagan study의 주스탯 관련 설명이 조금 부족해서 그런 부분은 etro의 스탯 계단을 많이 참고했습니다.
  • 또한 현재 파판은 개인 DPS가 아닌 Raid 기반 DPS 기준으로 넘어간 추세라 그쪽 연산은 fflogs의 문서들을 참고했습니다.

2. 스탯별 계단, 주스텟 계산식

3. FFXIV Simbot의 핵심 문제해결 기술

3-1. FFXIV의 특수성1 - 공대 단위 시뮬레이션

여태 Simulation 계산기가 있던 Wow(Raidbots), 던파, POE등은 모두 개인 기반 DPS가 중요한 게임이라는 점에서 파판14와 다릅니다.

  • WOW는 20인 공대지만 다른 플레이어에게 영향을 주는 스킬이 거의 없어서 시뮬레이션을 원하는 캐릭터 하나만 돌리면 됩니다.
  • 현재 증강 기원사라는 파판의 무희와 비슷한 클래스가 나오긴 했지만, 시뮬레이션은 이 증강 기원사를 지원하지도 않으며 계속 개인 DPS시뮬레이션 방식을 유지하고 있습니다.

wowsim

하지만 파판은 공대원들의 버프에 내 쿨기를 맞춰 시너지를 극대화하는 게 DPS 최적화의 핵심이 게임이라 절대로 이렇게 계산할 수 없습니다. 결국 파판 시뮬레이션은 나 혼자가 아닌, 내 파티 8명을 한 번에 돌려야 유의미한 계산값이 나오게 됩니다.

ffxivsynergy

이로 인해 FFXIV Simulation Bot은 다른 RPG들의 시뮬레이션 프로그램에 비해 최소 8배는 빨라야 같은 속도가 나오게 되어 최적화 요구치가 매우 높습니다.

이를 해결하기 위해 javascript보다 훨씬 다루기 까다롭지만 더 최적화 가능성이 높은 Rust 프로그래밍 언어로 시뮬레이션을 구현했고, 이로 인해 파티 단위 시뮬레이션임에도 다른 시뮬레이션보다 훨씬 빠른 속도를 자랑합니다.

시뮬레이션 앱 분당 시뮬레이션
FFXIV Simbot 32000
Raidbot(WOW) 16000

3-2. FFXIV의 특수성2 - 다양한 DPS 지표

  1. 파판은 와우와 다르게 레이드를 무한정으로 돌 수 있기 때문에 평균적인 퍼포먼스뿐만 아니라 고점에 대한 비교도 중요합니다.
  2. 뿐만 아니라 공대 단위 퍼포먼스가 중요하기 때문에 rDPS, nDPS등 여러가지 DPS 지표가 필요합니다.

FFXIV Simbot은 파판의 이러한 다양한 요구에 부응하기 위해 자주 사용하는 여러 지표를 계산하고, 중간값 뿐만 아니라 상위 99% 고점에 대한 지표도 함께 제공합니다:

dps

3-3. FFXIV의 특수성3 - 글쿨 사이 한정된 논글쿨

WOW는 논글쿨기의 딜레이가 없는 수준이라 쿨이 오는대로 논글쿨을 배치해주면 됩니다 - 매 글쿨마다 스킬들을 한 번씩 돌면서 사용 가능한 스킬이 있는지 확인합니다

  • 이는 프로그래밍 관점에서 O(n) 문제, 즉 스킬 개수 n에 비례하는 계산시간을 가진다고 합니다.

wowselection

하지만 파판은 논글쿨의 딜레이가 유의미하여 여러가지 프로그래밍 관점에서 해석하기 어려운 문제들이 있습니다 1) 이번 글쿨 사이엔 논글쿨이 몇개가 들어가는지 계산해야 합니다. 2) 논글쿨은 일반적인 경우 2개밖에 못 쓰기 때문에, 가능한 스킬들 중 가장 좋은 결과를 내는 스킬 두 개를 선별해야 합니다.

  • 이는 프로그래밍 관점에서 다중 기준 의사 결정 문제라고 하고, O(n^2) 문제, 즉 n의 제곱에 비례하는 계산시간을 가진다고 합니다.

ffxivselection

이로 인해 파판의 시뮬레이션은 어떤 스킬을 사용할 지 결정할 때 훨씬 더 효율적인 해결 방법을 요구합니다. 이러한 문제는 요즘 유행하는 Machine Learning에 최적인 문제이긴 하지만, 이는 이후 과제이고 일단은 자체 튜닝한 시스템을 사용합니다.

3-4. UI, 사용자 편의성

애드온에 개방적인 WOW는 simc라는 애드온을 통해 빠르게 자기 inventory에 있는 아이템들을 시뮬레이션 사이트로 가져올 수 있습니다.

  1. /simc 를 채팅으로 치면 현재 내 인벤토리 상황/내 종족/내 레벨 같은 핵심 정보가 복사됩니다:

sim2

  1. 이걸 사이트에 붙여넣으면 바로 내 현재 보유장비들이 시뮬레이션 가능하도록 나옵니다:

sim3

이와 다르게 파판은 이러한 애드온이 없을 뿐만 아니라, 파티 기반 시뮬레이션이기 때문에 파티원의 상태까지 입력을 해야 합니다.

이러한 불편함을 완화하기 위해 여러가지 편의 기능들을 넣어놨습니다:

장비셋 저장 기능

유저가 한 번만 입력하면 다시 모든 과정을 반복할 필요 없게 여러 저장장치들을 만들어놨습니다.

  1. 가장 최근 입력 저장: 시뮬레이션을 하면 바로 그 입력값들을 저장해서 다시 그 simulation을 하려할 때 가장 최근으로 저장된 입력값을 보존해줍니다:

  2. Loadout 저장 기능: 시뮬레이션마다 장기저장하고 쓸 수 있는 loadout을 만들어서 자주 사용하는 장비셋을 빠르게 로딩하도록 했습니다:

loadout

파티원 설정기능 간략화

자신의 장비셋 하나 설정하기도 힘든데 8명을 모두 설정하게 하는 건 편의성이 너무 떨어집니다. 더 나은 편의성을 위해 파티원들의 직업과 대략적인 ilvl만 입력하도록 합니다.

loadout2

내부 알고리즘으로 알아서 파티원들에게 해당 레벨에 적합한 장비셋을 주고 시뮬레이션합니다.

장비셋 복사

Gear Compare는 두 개의 장비셋을 비교하는 거라 설정할 게 두 배가 됩니다. 이를 더 편하게 하기 위해 한 쪽 장비셋을 반대쪽에 복사할 수 있도록 했습니다.

gearcompare

4. 이후 과제들

4-1. Machine Learing 기반으로 논글쿨 선택

위에서 설명한 것 처럼 현대 프로그래밍에서 다중 기준 의사 결정 문제는 Machine Learning으로 해결하는 게 트렌드이고, 현재 FFXIV Simbot의 문제와도 잘 맞습니다. 하지만 이렇게 하기 위해선 두 가지 어려운 점이 있습니다:

1) 정답셋 구축: 아직 제대로된 FFXIV 관련 전투데이터셋은 없습니다. 직접 파이프라인을 만들기 위해 계획중입니다. 2) 학습 주기가 매우 짧다: 파판은 20개가 넘는 직업이 매 패치 밸런스가 이뤄지므로 우선순위가 바뀔 수 있습니다 - 그러면 패치마다 20개가 넘는 모델을 재학습해야 합니다다

4-2. 쉬는 구간, 버스트 타임 설정

  1. 파판 레이드들은 “운동회”라고 불리는 레이드 중간 보스가 공격불가가 되는 구간이 생깁니다(이걸 RPG용어로 다운타임이라고 합니다).
    • 더 유연한 시뮬레이션을 위해 이러한 다운타임도 고려하도록 합니다. 
      ex) 6분 레이드일 때, 쉬는 구간을 (4분, 4분30초), (5분 7초, 5분 15초) 등으로 설정
  2. 클리어 타임에 따라 버스트 타이밍이 밀릴 수도 있습니다.
    • 이를 반영하기 위해 버스트 타이밍으로 수동으로 입력받을 수 있게합니다 
      (6분 레이드일 때, 버스트 시작 시간을 [0분, 2분30초, 5분으로 설정])