在线联机原型全集：第 13 章　小队生存系统

小队生存系统（Squad Survival System）

• 类别：异步任务系统 + 世界状态持久化 + 离线收益机制
• 目标：验证世界独立运行、玩家离线状态计算、任务异步执行、周期 Tick 调度、经济结算与世界演化稳定性。
• 原型代号：proto-013-squad-survival
• 依赖模块：proto-010-mini-slg
• 推荐语言栈：Go（逻辑调度） + Redis（状态缓存） + PostgreSQL（持久化） + DelayQueue/Cron（任务驱动）
• 核心理念：当玩家离开后，世界依旧继续呼吸。

一、概述（Overview）

“小队生存系统（Squad Survival System）”是“持久世界”概念的第一个实证原型。 它模拟了一种“时间独立的游戏世界”： 无论是否有玩家在线，系统的自然循环、资源刷新、任务执行与小队行为都会持续进行。

1.1 核心思想

传统在线游戏的生命周期是“由玩家驱动”的。 但在小队生存系统中，

世界不依附于玩家的存在，而以“时间”为第一驱动力。

玩家的行为仅仅是改变时间流中某一部分状态。 世界自身拥有持续演化的逻辑层，包括：

• 天气与地形演变；
• 任务异步推进；
• 小队疲劳衰减；
• 世界资源枯竭与再生；
• 敌对阵营的行动。

这种结构奠定了 SLG/MMO 世界的底层框架，使其可验证：

• 离线收益机制（Offline Reward System）；
• 持久世界存档与快照系统；
• 异步多任务执行引擎；
• 时间驱动的任务推进模型。

1.2 游戏原型背景

玩家扮演一支幸存者小队的指挥官。 世界是一片动态演化的废土大陆，由天气、怪物、环境事件和其他派系共同构成。

玩家需：

• 组建小队；
• 派遣执行任务（探索、护送、采集、战斗）；
• 管理状态（体力、士气、负重）；
• 规划时间与风险。

核心特征： 即便玩家离线，任务仍在持续执行， 当玩家回归时，系统通过离线报告（Offline Report）告知他们期间发生的变化。

二、系统目标与验证点（Objectives）

三、世界与时间（World and Time Model）

3.1 世界连续性（Persistent World）

在此原型中， 世界的存续是一个持续存在的“逻辑容器（Logical Container）”， 它包含所有游戏对象（小队、怪物、资源、天气）的时间状态。

核心原则：

• 世界永不暂停；
• Tick 驱动所有异步演化；
• 玩家在线仅是观察者与干预者。

3.2 Tick 与世界节奏

世界通过分层 Tick 控制更新节奏：

每个 Tick 层都是独立的“调度域（Scheduling Domain）”， 由不同的 Worker Pool 执行，保证分布式稳定性。

四、系统架构（Architecture）

graph TD
A["Player Client"] --> B["Mission Gateway"]
B --> C["Task Scheduler"]
C --> D["Async Job Queue"]
D --> E["Mission Worker Pool"]
E --> F["World State Service"]
F --> G["Redis Cache"]
F --> H["PostgreSQL Storage"]
H --> I["Snapshot Manager"]
C --> J["Offline Reward Engine"]
J --> K["Report Generator"]
K --> L["Notification Dispatcher"]
L --> A

架构说明：

五、玩法循环与交互流程（Gameplay Loop）

sequenceDiagram
Player ->> API: 派遣小队执行任务 (POST /missions)
API ->> Scheduler: 注册任务 job
Scheduler ->> Queue: 写入 DelayQueue
Queue ->> Worker: 到期触发执行
Worker ->> WorldState: 查询环境状态
Worker ->> DB: 更新小队进度与消耗
Worker ->> RewardEngine: 生成收益数据
RewardEngine ->> ReportGen: 创建离线报告
Player ->> API: GET /missions/report
API ->> Player: 返回报告与奖励结算

5.1 循环说明

• 每个任务是一个“异步生命周期”；
• 所有执行逻辑发生在后台；
• 玩家离线后任务仍继续运行；
• 登录时读取报告，获得资源与经验；
• 世界 Tick 驱动任务与环境同步演化。

六、任务系统（Mission System）

6.1 任务类型

6.2 任务结构定义

type Mission struct {
    ID          string
    SquadID     string
    Type        string
    StartAt     time.Time
    Duration    time.Duration
    Progress    float64
    Result      MissionResult
    Status      string // pending, running, completed
}

6.3 状态流转

stateDiagram-v2
    [*] --> Pending
    Pending --> Running : 启动任务
    Running --> Completed : Tick推进完成
    Running --> Failed : 时间超限/队伍崩溃
    Completed --> [*]

七、小队模型（Squad System）

7.1 小队数据结构

{
  "squad_id": "SQD-0012",
  "members": [
    {"name": "Aiden", "role": "Leader", "hp": 92, "fatigue": 12},
    {"name": "Kara", "role": "Medic", "hp": 100, "fatigue": 8},
    {"name": "Theo", "role": "Scout", "hp": 85, "fatigue": 20}
  ],
  "morale": 0.8,
  "load": 42,
  "location": "zone_3A",
  "status": "on_mission"
}

7.2 属性说明

7.3 协同机制

小队任务由成员组合决定： $$ Success = f(skill_{avg}, morale, fatigue) $$

例：

三人队中有医师 → 可抵消 30% 战斗伤害；
侦察兵 → 增加资源发现率 20%；
工程师 → 缩短任务时长 15%。

八、异步任务调度系统（Async Scheduler）

8.1 调度循环

func RunScheduler() {
    for {
        job := delayQueue.Pop()
        ExecuteMission(job)
    }
}

8.2 调度策略

• DelayQueue：任务按剩余时间排序；
• WorkerPool：并发执行不同任务类型；
• Context：可取消、暂停、恢复任务。

8.3 分布式任务保障

使用 Redis Stream / NATS Stream 进行任务分发， 确保集群间无重复执行（通过 JobID 去重）。

九、离线收益系统（Offline Reward Engine）

9.1 收益公式

$$ Reward = BaseReward × (1 + Efficiency - Fatigue) × DurationFactor $$

9.2 任务结算逻辑

def calculate_reward(job, squad):
    time_ratio = job.actual_duration / job.duration
    efficiency = 1 - (squad.fatigue / 100)
    return job.base_reward * time_ratio * efficiency

9.3 示例输出

{
  "mission": "explore",
  "duration": 7200,
  "reward": {"metal": 8, "herb": 4},
  "injuries": 1,
  "xp_gain": 220,
  "report": "发现新据点，遭遇风暴，成功撤离。"
}

十、世界持久化机制（World Persistence Engine）

10.1 核心概念

“世界持久化（World Persistence）”是本系统的灵魂。 所有世界数据都必须独立于玩家在线状态持续存在。

换言之，

当最后一个玩家离线，服务器仍在“生活”。

这需要以下三层保证：

世界状态 = 实时状态（Redis） + 历史状态（DB） + 快照归档（S3）

10.2 状态映射模型

World State (tick 123456):
  ├─ Weather: "storm"
  ├─ Region[3A]:
  │   ├─ Resource: Iron(82%), Water(40%)
  │   ├─ Enemies: 4 active units
  │   └─ Missions: [#1423, #1431]
  └─ Squads:
      ├─ SQ-102 (exploring)
      ├─ SQ-118 (returning)

这种层次结构保证：

• 区域（Region）粒度的独立更新；
• 小队状态与世界同步；
• 环境影响任务成功率。

10.3 快照系统（Snapshot Manager）

每隔固定周期（默认 6 小时），系统会生成一个世界快照：

{
  "snapshot_id": "world_2025-11-06-12-00",
  "tick": 3489012,
  "weather": "rain",
  "regions": 15,
  "active_missions": 341,
  "db_hash": "9fba2e5...",
  "size_mb": 82.3
}

快照存储规则：

• 以时间戳命名；
• 压缩 JSON 或 Parquet 格式；
• 每日生成一份长存快照（冷存 30 天）。

快照不仅是备份，更是世界历史时间线（Timeline of Persistence）的基础。

10.4 增量同步（Delta Sync）

在快照之间，系统只同步变动部分：

{
  "tick": 3489050,
  "changes": [
    {"entity": "squad_142", "hp": -8},
    {"entity": "region_3A", "resource.iron": -12},
    {"entity": "weather", "state": "clear"}
  ]
}

这实现了轻量化状态更新，保证每个节点都能在毫秒级恢复世界。

十一、环境仿真系统（Environment Simulation System）

11.1 概述

环境系统是“持久世界”的第二根支柱。 它确保世界不是静态背景，而是动态的、反馈式的生态网络。

关键逻辑包括：

• 天气变化；
• 昼夜交替；
• 地区灾害（风暴、沙尘、酸雨）；
• 生态重生（植物再生、动物繁衍）；
• 环境资源衰减。

11.2 环境层次结构

graph TD
A[World] --> B[Region]
B --> C[Biome]
C --> D[Weather]
C --> E[ResourceNode]
C --> F[Wildlife]

11.3 天气模拟（Weather Simulation）

天气使用马尔可夫链（Markov Chain）模型：

$$ P(\text{next}\mid \text{current}) = \begin{bmatrix} 0.6 & 0.2 & 0.1 & 0.1 \ 0.3 & 0.5 & 0.1 & 0.1 \ 0.2 & 0.3 & 0.4 & 0.1 \ 0.2 & 0.2 & 0.1 & 0.5 \end{bmatrix} $$

代表晴 → 阴 → 雨 → 风暴的概率转换。

天气影响：

• 探索任务成功率；
• 战斗命中率；
• 疲劳恢复速率；
• 环境资源更新。

11.4 环境事件生成

{
  "event": "sandstorm",
  "region": "4C",
  "duration": 3600,
  "effects": {
    "visibility": -0.6,
    "movement_speed": -0.4,
    "injury_risk": +0.2
  }
}

事件由以下触发：

• Tick-based scheduler；
• 随机生成；
• 环境应激（资源枯竭导致生态反应）。

十二、资源与经济循环（Resource Economy Loop）

12.1 概述

资源循环（Resource Loop）是生存的动力机制。 所有资源都遵循“产出 → 消耗 → 再生”的闭环结构。

主要资源类型：

12.2 资源节点模型（Resource Node）

type ResourceNode struct {
    ID         string
    RegionID   string
    Type       string
    Capacity   float64
    RegenRate  float64
    LastUpdate time.Time
}

每个资源点都有再生率（RegenRate）， 通过 Tick 系统逐步恢复产能。

$$ capacity_t = capacity_{t-1} + regenRate × Δt - extraction $$

12.3 区域资源动态平衡（Regional Economy Balance）

世界分为多个区域，每个区域有独立经济生态：

Tick 每小时更新一次资源状态：

• 若开采率 > 再生率 → 生态衰竭；
• 若长期无人活动 → 自然恢复；
• 特殊天气事件可触发“资源激增”或“污染”。

12.4 经济反馈链（Economic Feedback Chain）

graph LR
A[玩家任务] --> B[资源采集]
B --> C[市场供给]
C --> D[制造系统]
D --> E[装备与建筑]
E --> F[任务效率提升]
F --> A

资源经济的设计目的：

验证“异步时间与经济循环是否能长期稳定收敛”。

即： 在 Tick 驱动的系统中，是否能形成自动平衡的生态闭环， 避免“资源膨胀”或“经济塌陷”。

十三、事件系统（Event & Incident Framework）

13.1 事件类型

13.2 事件模板

{
  "event_id": "EVT-4312",
  "type": "social",
  "trigger": "low_morale",
  "description": "队员间产生争执，效率下降。",
  "effect": {
    "morale": -0.1,
    "fatigue": +5
  }
}

事件由事件引擎（Event Engine）根据条件自动注入任务流。

13.3 事件层级

1. 局部事件（Local）：仅影响单个任务；
2. 区域事件（Regional）：改变区域生态或天气；
3. 全局事件（Global）：如陨石撞击、病毒爆发，影响所有区域。

13.4 事件传播机制

通过消息总线（Event Bus）广播：

bus.Publish("event.world", evt)

监听者：

• WorldStateManager（更新全局天气）
• SquadManager（更新队伍状态）
• RewardEngine（调整收益系数）

十四、系统稳定性与恢复机制（System Stability & Recovery）

14.1 崩溃恢复机制

每个模块均支持幂等重放（Idempotent Replay）。 当任务节点中断时，系统可通过快照 + 增量日志恢复：

restore --snapshot world_2025-11-06-12-00 --delta 2025-11-06-13:00

14.2 并发控制策略

• 采用分区锁（Region Lock）；
• 同一区域的任务以串行方式执行；
• 不同区域可并行更新；
• Redis 分布式锁防止重入。

14.3 Tick 容错

Tick 进程支持三层冗余：

1. 主调度器（Leader）；
2. 副调度器（Follower）；
3. 异地备份（GeoMirror）。

每层可独立恢复世界状态， 保证世界在 99.99% 情况下保持一致性。

十五、性能与监控（Performance & Monitoring）

15.1 指标体系（Metrics）

15.2 监控系统

使用 Prometheus + Grafana 构建监控仪表盘：

• Tick 波动趋势；
• 任务执行分布；
• 世界内存与磁盘使用；
• 环境事件频度；
• 队伍健康指数。

15.3 自动告警

通过规则触发：

- alert: TickDrift
  expr: abs(world_tick_delay_ms) > 500
  for: 2m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    description: "世界Tick延迟超过500ms"

十六、章节总结（Part 2 Summary）

这一部分完成了“小队生存系统”的世界层逻辑搭建：

• 世界持久化与快照体系；
• 环境仿真与天气事件；
• 资源与经济循环闭环；
• 事件与崩溃恢复框架；
• Tick 驱动下的系统自稳验证。

世界不再只是“地图”，而是一个动态演化的有机体。 它记忆、变化、衰退、重生。

十七、AI 队友智能系统（AI Companion Intelligence System）

17.1 系统定位

AI 队友是小队生存系统的“行动代理者”。 当玩家离线时，他们不是“冻结”的对象，而是：

半自主执行者（Semi-Autonomous Agents）， 拥有目标、记忆、决策与偏好。

系统目标：

• 保证离线世界仍具“动态智能”；
• 让小队任务具备非确定性与人性化差异；
• 验证 AI 协作策略、个体与群体决策冲突模型。

17.2 队友人格结构（Personality Model）

每个 AI 队友都有五维人格参数：

示例：

{
  "name": "Kara",
  "personality": {
    "risk": 0.3,
    "discipline": 0.9,
    "empathy": 0.8,
    "greed": 0.2,
    "moraleFactor": 0.6
  }
}

Kara 是典型的“稳健医师型”人格：谨慎、团队导向、执行力高。

17.3 决策引擎（Decision Engine）

AI 决策由层级式 FSM（Hierarchical Finite State Machine）驱动：

stateDiagram-v2
    Idle --> Explore : new mission
    Explore --> Engage : encounter enemy
    Engage --> Heal : member injured
    Heal --> Continue : recovered
    Engage --> Retreat : morale < 0.3
    Continue --> Report : mission completed
    Retreat --> Idle

决策计算逻辑： $$ Action = f(Environment, Personality, SquadState, Morale) $$

具体算法示例：

def decide_action(env, p, squad):
    if env["danger"] > p["risk"]:
        return "retreat"
    elif squad["morale"] > 0.5 and p["discipline"] > 0.6:
        return "continue"
    elif p["empathy"] > 0.7 and squad["injured"] > 0:
        return "heal"
    return "explore"

17.4 学习与经验积累（Learning Layer）

AI 队友可通过任务历史进行策略强化（Reinforcement Learning）。 每次任务完成后更新奖励函数：

$$ Reward = α × success - β × injury + γ × teamwork $$

经验存储在：

type MemoryRecord struct {
    MissionType string
    Outcome     string
    RewardScore float64
    ContextHash string
}

队友在多次任务后形成：

• 偏好区域（Preferred Zones）；
• 风险规避模型；
• 协作网络记忆（Cooperation History）。

十八、离线收益算法与任务推演（Offline Reward & Simulation Engine）

18.1 离线收益定义

离线收益（Offline Reward）不仅是“等待奖励”， 而是时间驱动的模拟结算（Time-Driven Simulation）。

系统通过任务起止时间差与世界 Tick 差异模拟以下内容：

• 任务完成率；
• 资源采集；
• 成员状态衰减；
• 事件触发；
• 战斗或天气影响。

18.2 任务推演流程

sequenceDiagram
Mission ->> SimulationEngine: Run(timeDelta)
SimulationEngine ->> WorldState: Fetch environmental data
SimulationEngine ->> SquadAI: Predict behavior sequence
SquadAI ->> Result: Generate mission outcome
Result ->> RewardEngine: Compute loot & XP
RewardEngine ->> Report: Store report for player

18.3 任务推演算法

时间步进模拟（Time Stepped Simulation）：

def simulate_mission(job, world):
    tick = 0
    while tick < job.duration:
        update_weather(world)
        squad.act()
        squad.consume_stamina()
        if random() < encounter_prob(world):
            resolve_battle(squad)
        tick += 60  # 每分钟推进
    return summarize_results(squad)

每个 Tick 都受外部环境影响，因此每次运行结果不同。 这样实现“异步多样性（Asynchronous Variability）”。

18.4 收益计算模型

综合因子模型： $$ Reward = (Base + ResourceBonus) × (1 + Morale - Fatigue) × WorldMultiplier $$

举例：

18.5 异常与失败结算

任务失败或中断时，计算损失：

{
  "mission": "escort",
  "status": "failed",
  "lost_items": {"ammo": 12, "food": 3},
  "injuries": 2,
  "morale_drop": -0.2
}

失败事件仍生成“战报”，用于系统学习与复盘。

十九、离线报告系统（Offline Report & Replay System）

19.1 报告生成流程

graph LR
A["Mission Engine"] --> B["Event Log Collector"]
B --> C["Summarizer"]
C --> D["Report Composer"]
D --> E["Storage + Notification"]
E --> F["Player Client"]

报告内容包括：

• 任务类型、时长；
• 队伍行为摘要；
• 收益与损失；
• 特殊事件描述；
• 状态变更；
• AI 决策简报。

19.2 报告示例

[任务报告]
任务类型：探索（Eastern Desert）
持续时间：3小时20分
事件摘要：
  - 遭遇风暴，Visibility -40%
  - 医师 Kara 治疗伤员两次
  - 发现废弃前哨站，获得“旧芯片 ×3”
结果：
  - 队伍经验 +240
  - 获得资源：金属 +10，能源 +2
  - 士气 +0.1，疲劳 +0.2

19.3 回放与时间线系统

系统支持“任务时间线复盘”：

timeline
  title Mission #1423 Timeline
  section 第一小时
    "区域探索" : active
    "遭遇沙暴" : 30min
  section 第二小时
    "救援队员" : 15min
    "发现遗迹" : 45min
  section 第三小时
    "收集能源" : 20min
    "返回营地" : 10min

可通过可视化界面重现离线事件流。

这不仅帮助玩家了解任务结果， 也是AI调优与系统稳定性分析的重要工具。

19.4 报告结构定义

type MissionReport struct {
    MissionID   string
    Summary     string
    StartAt     time.Time
    EndAt       time.Time
    SquadStatus map[string]float64
    Events      []MissionEvent
    Rewards     RewardData
}

所有报告存入 offline_reports 表并可通过 REST 接口查询。

二十、社会关系与协作网络（Social Layer & Cooperation Network）

20.1 概述

在异步世界中，即便玩家不同时在线， 他们的小队仍可能“间接互动”。

社会层模块实现：

• 队伍协作任务；
• 资源共享；
• 区域事件共创；
• “异步同场存在感”。

20.2 小队协作模型

每个任务有 visibility_scope 参数决定协作可见度：

20.3 异步协作实例

例： 玩家 A 的小队触发“暴风雪事件”， 系统广播：

{
  "event": "snowstorm_warning",
  "region": "NorthField",
  "duration": 1800,
  "effect": {"speed": -0.5}
}

玩家 B 的小队处于同区域时自动响应：

• 延迟返回；
• 降低收益；
• 若具备“防寒装备”，触发正向修正。

这形成了非实时协作关系，验证世界交互一致性。

20.4 社交网络建模

社交关系以图结构存储：

graph TD
A[Squad A] -- trade --> B[Squad B]
A -- assist --> C[Squad C]
B -- conflict --> D[Squad D]

每条边有 trust、history、trade_volume 权重。

用于：

• 任务匹配优化；
• 异步事件参与优先；
• 信任驱动经济与外交系统。

20.5 离线互动机制

离线交互通过“异步事件合流（Async Event Merge）”实现。 系统根据时间戳对事件流合并：

A 队离线任务 -> 触发事件 E1 (12:00)
B 队上线任务 -> 检测 E1 状态并同步执行

确保玩家行为在时间维度上仍具因果一致性（Causal Consistency）。

二十一、章节总结（Part 3 Summary）

本部分确立了“小队生存系统”的行为与智能核心：

• AI 队友成为世界行为的延续体；
• 离线收益不再是静态奖励，而是时间模拟的自然结果；
• 报告系统将过去的“世界记忆”具象化；
• 社交网络让异步存在也具备“协作生命”。

世界开始拥有“记忆与智能的呼吸”。

二十二、经济与生存循环系统（Economy & Survival Loop）

22.1 概述

在“小队生存系统”中，经济循环不仅仅是资源的流动； 它更是整个世界的代谢系统（Metabolic System）。

每个 Tick 都在模拟“世界呼吸”：

• 小队消耗食物、水与能量；
• 世界刷新资源、天气与事件；
• 环境反哺资源分布与价格体系。

当消耗与再生平衡时，世界维持稳定； 当循环被破坏，系统进入“生态危机阶段（Ecological Collapse Phase）”。

22.2 生存需求模型（Survival Demand Model）

生存系统的最小代谢单元是“人（Unit）”。

每个队员都有每日基础需求：

计算公式： $$ SurvivalScore = f(Food, Water, Morale, Health) $$ 若 SurvivalScore < 0.4 → 队伍进入“生存危机”状态。

22.3 世界经济平衡层（Macro Economy Layer）

世界经济采用“区域供需差模型”： $$ Price_{r,t} = BasePrice × (1 + \frac{Demand_r - Supply_r}{Supply_r + 1}) $$

• 若某区域需求高而供给低 → 价格上升；
• 若资源富余 → 价格下降。

各区域自动形成“经济梯度（Economic Gradient）”， 推动小队迁徙与探索。

22.4 循环可视化

graph LR
A[探索任务] --> B[资源采集]
B --> C[仓储]
C --> D[贸易与交易]
D --> E[装备与升级]
E --> F[任务效率提升]
F --> A
C --> G[维护与消耗]
G --> H[经济需求]
H --> D

每个环节都消耗 Tick 时间与资源， 从而形成了“经济驱动的时间进化”。

二十三、基地建设与营地管理系统（Base Management System）

23.1 基地系统定位

基地（Base）是小队生存系统的“稳定节点（Stable Node）”。 它具备以下作用：

• 存储资源；
• 提供恢复与维修；
• 进行研究与制造；
• 作为任务与经济的中心枢纽。

在分布式世界中，基地相当于“玩家的持久化本地世界（Local Persistent World）”。

23.2 建筑模块结构

23.3 建筑数据结构

type Building struct {
    ID        string
    Type      string
    Level     int
    HP        float64
    Efficiency float64
    LastRepair time.Time
}

建筑升级消耗资源：

{
  "upgrade": {
    "materials": {"metal": 10, "circuit": 5},
    "duration": 7200,
    "power": 50
  }
}

23.4 基地维护与衰退机制

每个建筑都有耐久衰减： $$ HP_{t+1} = HP_t - DecayRate + Repair $$ DecayRate 受天气、事件与时间影响。 若 HP < 0.2 → 功能失效。

系统验证目标：

通过 Tick 模拟，验证多建筑状态在 30 天周期内的衰退与恢复收敛性。

23.5 基地防御与安全事件

{
  "event": "bandit_raid",
  "trigger": "resource_abundance > 0.9",
  "effect": {
    "storage_loss": 0.15,
    "damage": {"defense_tower": -0.2}
  }
}

玩家可通过：

• 建造哨塔；
• 增设警戒系统；
• 训练防御型队员； 来降低袭击风险。

这是对异步世界安全机制的真实模拟。

二十四、装备与资源消耗系统（Equipment & Consumption Layer）

24.1 装备结构模型

type Equipment struct {
    ID         string
    Type       string
    Quality    int
    Durability float64
    Modifier   map[string]float64
}

装备影响任务参数：

• 工具类：提高资源采集速率；
• 护具类：减少伤害；
• 武器类：提升战斗成功率；
• 特殊装备：抵抗天气或环境影响。

示例：

{
  "type": "armor",
  "quality": 3,
  "durability": 0.8,
  "modifier": {"damage_reduction": 0.15}
}

24.2 耐久与维修机制

耐久度按任务 Tick 下降： $$ D_t = D_{t-1} - (base_decay × risk_factor × duration) $$ 当 D < 0.2 → 失效。 维修需消耗金属与能量，触发异步维修任务。

24.3 消耗与补给（Consumption System）

每个 Tick 周期内，小队会自动计算消耗：

{
  "food": -3,
  "water": -2,
  "ammo": -1,
  "fuel": -0.5
}

若补给不足：

• 士气下降；
• 任务效率下降；
• 队员受伤或叛逃风险上升。

此模块验证“长周期任务的物资消耗与平衡稳定性”。

24.4 物资类型矩阵

二十五、生态与世界演化系统（Ecological Stability & World Evolution）

25.1 模块目标

生态系统负责验证“世界长期运行的可持续性”。 即：在无限 Tick 的环境下， 能否实现：

• 资源自我调节；
• 世界稳定收敛；
• 区域平衡；
• 环境自愈与文明反馈。

这一层的存在，标志着系统从“逻辑世界”演化为“生态世界”。

25.2 生态反馈模型

核心公式： $$ Resource_{regen} = BaseRegen × (1 - Pollution) + ClimateBoost $$

$$ Pollution_{t+1} = Pollution_t + ExtractionRate × 0.01 - WeatherClean × 0.05 $$

例：

• 若玩家过度开采资源 → Pollution 上升 → RegenRate 下降；
• 若玩家休整或自然事件（风暴）清除污染 → 资源再生率上升。

25.3 区域生态图示

graph TD
A["资源节点"] --> B["生态平衡系统"]
B --> C["污染水平"]
C --> D["天气系统"]
D --> E["再生率调整"]
E --> A

这种反馈循环形成一个动态闭环生态。

25.4 世界演化阶段（World Epoch）

系统将世界划分为演化纪元：

25.5 环境再生算法（Regeneration Engine）

def update_ecosystem(region):
    regen = region.base_regen * (1 - region.pollution)
    if region.weather == "rain":
        regen += 0.1
    region.resource += regen
    region.resource = clamp(region.resource, 0, 1)

系统通过循环再生实现：

• 动态平衡；
• 自愈验证；
• 生态多样性生成（通过随机扰动 δ）。

二十六、数据模型扩展（Extended Schema）

二十七、性能与稳定性验证（Performance & Stability Test）

27.1 模拟目标

验证：

• 10,000 Tick 运行后世界生态是否收敛；
• 基地与任务系统是否长期保持一致性；
• 世界数据库存储膨胀是否可控。

27.2 实验结果（示例）

→ 结果表明系统在 30 天周期内仍保持稳定，无爆炸性增长或崩溃趋势。

二十八、章节总结（Part 4 Summary）

本部分建立了“小队生存系统”的结构性持续机制：

• 世界具备供需平衡的经济生命；
• 基地形成玩家与世界的“锚点”；
• 资源循环构成世界的代谢系统；
• 生态反馈确保系统的长期可运行性。

世界开始拥有“成长与衰退”的节律， 也第一次体现出文明层面的“生态道德”。

二十九、异步战斗系统（Async Combat Simulation Engine）

29.1 系统定位

异步战斗系统负责在“非实时”环境下模拟小队与敌对势力的冲突。 战斗的关键特征是：

1. 时间驱动：不依赖实时输入，而是通过 Tick 推演。
2. 非确定性：每场战斗受环境、士气、装备等多因素影响。
3. 可回放性：完整战斗过程被事件日志记录，可重建复盘。

这是一个“延时真实的战争模拟层”。

29.2 战斗数据结构

type CombatEncounter struct {
    EncounterID string
    SquadID     string
    EnemyType   string
    Difficulty  float64
    Duration    time.Duration
    SquadHP     float64
    EnemyHP     float64
    Log         []CombatEvent
}

type CombatEvent struct {
    Tick      int
    Actor     string
    Target    string
    Action    string
    Damage    float64
    Result    string
}

29.3 战斗判定公式

核心胜负公式： $$ Outcome = f(SquadPower, EnemyPower, EnvironmentFactor, Morale, Fatigue) $$

计算示例： $$ P_{win} = \frac{SquadPower × Morale × (1 - Fatigue)}{EnemyPower × WeatherPenalty} $$

若 ( P_{win} > random() ) → 胜利，否则 → 撤退/失败。

29.4 战斗阶段划分

stateDiagram-v2
    [*] --> Engage
    Engage --> Skirmish : 近战
    Skirmish --> Medical : 队员受伤
    Skirmish --> Retreat : 士气低
    Medical --> Skirmish : 治疗完成
    Skirmish --> Victory : 敌方清除
    Retreat --> [*]
    Victory --> [*]

29.5 异步执行流程

def run_combat(encounter):
    for tick in range(encounter.duration):
        attack_phase()
        defense_phase()
        if random() < weather_penalty:
            skip_turn()
        if squad.hp <= 0 or enemy.hp <= 0:
            break

所有阶段通过异步任务（Job）执行，每 60 秒推进一轮战斗 Tick。

战斗结果将进入离线报告系统， 并影响小队的心理与资源消耗状态。

29.6 环境与地形影响

三十、伤害与医疗系统（Damage & Medical Engine）

30.1 模块目标

验证“异步世界中伤害与治疗的时间演化”机制， 包括：

• 队员受伤；
• 状态衰减；
• 医疗与修复；
• 长期恢复曲线。

30.2 伤害结构与计算

type Injury struct {
    MemberID string
    Severity float64
    Type     string
    Recovery time.Duration
}

伤害类型：

伤害计算： $$ Damage = Attack × (1 - Armor) × EnvironmentFactor $$

30.3 医疗与修复机制

医疗系统为异步任务：

• 执行时间：若干 Tick；
• 消耗：药品与能量；
• 效果：恢复 HP、降低疲劳。

{
  "task": "healing",
  "duration": 3600,
  "consumption": {"medicine": 2, "energy": 1},
  "effect": {"hp_restore": 0.3, "fatigue": -0.1}
}

30.4 医疗舱与休整区逻辑

基地中可建医疗舱（Medical Bay）：

• 自动检测伤员；
• 执行异步修复；
• 记录康复曲线。

$$ HP_t = HP_0 + (1 - e^{-λt}) $$ 该指数恢复函数模拟“渐进式康复”。

30.5 死亡与替补机制

若队员死亡：

1. 队伍士气下降（-0.2）；
2. 可在基地“征募替补”；
3. 替补继承部分训练经验（20–40%）。

替补逻辑：

func recruitNewMember(base Base) Member {
    candidate := pool.Random()
    candidate.Skill = avg(base.Members.Skill) * 0.5
    return candidate
}

三十一、心理与士气系统（Morale & Mental System）

31.1 概述

士气是“行为与成功率之间的非线性放大因子”。 它连接了情绪、信任与团队表现。

$$ Performance = Base × (1 + k × (Morale - 0.5)) $$

当士气低时，任务成功率快速下滑； 当士气高时，小队可“超常发挥”。

31.2 士气影响因素

31.3 士气波动模型

使用积分形式： $$ Morale_t = Morale_{t-1} + \sum_i \Delta_i × e^{-λΔt} $$

衰减率 λ 决定士气恢复速度。 例如 λ = 0.1 表示士气将在 10 Tick 内自然回归中性。

31.4 士气事件触发

当 Morale < 0.3 时触发“士气事件”：

{
  "event": "mutiny",
  "effect": {
    "task_abort": true,
    "resource_loss": 0.1
  },
  "message": "部分成员拒绝继续执行任务。"
}

当 Morale > 0.8 时触发“协同爆发”：

{
  "event": "heroic_moment",
  "effect": {
    "success_rate": +0.2,
    "loot_bonus": +15%
  }
}

31.5 心理状态矩阵

三十二、人性与长期演化（Human Factor Dynamics）

32.1 模块愿景

真正的“世界生存系统”不止于数值平衡， 还必须验证群体在时间中的心理演化轨迹。

这部分将 AI 行为 + 经济压力 + 死亡率 结合为一个宏观心理模型。

32.2 群体心理场（Collective Psyche Field）

整个世界的玩家小队在后台形成一个“集体士气场”： $$ GlobalMorale = avg(Morale_i) + EconomicModifier + EventModifier $$

• 当多支队伍连续失败 → 全服情绪低落；
• 若全球经济向好 → 集体士气提升。

这为未来多服同步与“文明情绪系统”打下基础。

32.3 人性曲线（Human Factor Curve）

玩家行为、AI 反馈与环境共同作用， 形成一个周期性心理波动曲线：

       士气高峰（探索热潮）
        /\
       /  \
低谷—战斗失败—恢复期—复苏

可用简化方程近似： $$ Morale_t = A × sin(ωt + φ) + B $$ 其中 A 为波动幅度，ω 为心理周期（10~20 Tick）。

32.4 精神崩溃与重建（Collapse & Recovery）

当长时间低于临界点 0.3 时，触发“崩溃阶段”：

• 小队任务取消；
• 队员叛逃；
• 资源损失；
• 世界 morale_field 下降。

世界可通过：

• 胜利事件；
• 公共仪式（Ritual System #24）；
• 资源繁荣； 来重建信心。

这证明：即使在无人的服务器中，世界仍会经历“精神季节”。

32.5 士气与技术的交互

科技升级可以稳定士气：

这部分与 第 23 章「集体记忆核心」 相呼应， 将 AI 的文化层反馈回游戏系统中。

三十三、长期演化观测（Long-Term Observation）

系统可通过 10,000 Tick 模拟生成心理-行为时间序列。

输出示例：

{
  "tick": 10000,
  "avg_morale": 0.67,
  "avg_survival_rate": 0.82,
  "mutiny_events": 4,
  "heroic_events": 12,
  "ai_learning_index": 0.73
}

从宏观视角看， 世界表现出与人类社会类似的“周期性精神波动”：

• 高士气 → 探索 → 过度消耗 → 危机 → 低谷 → 恢复。

系统第一次模拟出“文明的心理呼吸”。

三十四、章节总结（Part 5 Summary）

在本部分中， “小队生存系统”获得了人格与心理层的完整循环：

• 战斗：异步但真实；
• 伤害：持续并具因果性；
• 士气：非线性反馈变量；
• 人性：在 Tick 的演化中出现周期行为。

世界不再只是“算法的运行体”， 而是一个“有意志、有脆弱性、有重生”的文明胚胎。

三十五、系统运行监控与数据可视化（System Monitoring & Visualization Layer）

35.1 模块目标

异步世界必须能够被持续观测而不被干扰。 这一部分的目标是构建：

• 数据指标采集（Metrics Collector）；
• 世界热力可视化（World Heatmap Visualization）；
• AI 状态与士气监控（AI Telemetry Dashboard）；
• Tick 级别健康分析（Tick Health Analyzer）。

验证系统“长期运行 + 可解释 + 自愈”的三要素。

35.2 监控指标层级

35.3 可视化仪表板

以 Grafana/Three.js/WebGL 为基础的多层可视界面：

graph TD
A[数据采集器 Collector] --> B[时序数据库 Prometheus]
B --> C[分析与聚合层 Analyzer]
C --> D[仪表板 Dashboard]
D --> E[世界热力图 Heatmap]
D --> F[AI 状态图 AI Telemetry]
D --> G[生态演化曲线 Evolution Chart]

主要视图：

35.4 Tick 健康诊断

每个 Tick 运行完成后生成运行签名（Tick Signature）：

{
  "tick_id": 4210001,
  "duration_ms": 78,
  "delta_entities": 512,
  "conflict_rate": 0.002,
  "resource_variance": 0.04
}

若延迟超过 200ms 或冲突率 > 1%，自动触发性能告警。

告警等级：

35.5 世界演化时间轴

使用时间线可视化世界演变：

timeline
  title World Evolution Timeline
  section Epoch I
    初始世界创建 : 0–500 Tick
    区域分裂与首次风暴 : 501–1000 Tick
  section Epoch II
    小队扩张与第一次危机 : 1001–2000 Tick
    经济平衡形成 : 2001–3000 Tick
  section Epoch III
    污染期与再生 : 3001–6000 Tick
  section Epoch IV
    技术觉醒 : 6001–9000 Tick
    自治世界稳定 : 9001+ Tick

三十六、玩家交互与多端可视化接口（Human Interface & Synchronization Layer）

36.1 概述

异步世界不同于传统游戏， 玩家并非实时操作者，而是世界的参与者与观测者。

因此交互目标从“操控”转向“共存”：

36.2 同步机制

通过 WebSocket + CRDT + Delta Patch：

1. 玩家客户端仅拉取世界差量（Δstate）；
2. 客户端状态在 1 秒内保持一致；
3. 离线指令由服务器代理执行。

客户端状态同步示例：

{
  "type": "world_update",
  "region": "WestField",
  "delta": {
    "resource.iron": -3,
    "pollution": +0.02,
    "weather": "storm"
  }
}

每条同步消息都可验证世界一致性（Causal Hash）。

36.3 世界可视化前端结构

基于 WebGL / WebGPU 的 3D 世界可视界面：

• 每个区域以多边形可视化；
• 动态渲染天气与污染层；
• 小队行动轨迹可视化（Bezier Path Animation）；
• 可点击查看报告、AI 决策与日志。

前端结构：

graph LR
A[WebGL Renderer] --> B[Scene Graph]
B --> C[Region Layer]
B --> D[Squad Layer]
B --> E[Weather Layer]
B --> F[UI Overlay]

36.4 多端融合与云同步

支持以下客户端：

• Web 前端（Three.js + Vue + GraphQL）；
• 桌面端（Electron + WASM 模块）；
• 移动端（Tauri + Flutter UI）。

通过统一 API 网关同步：

GET /api/world/snapshot
GET /api/squad/{id}/status
POST /api/mission/dispatch

API 响应延迟 < 200ms， 数据量 < 10KB，确保全球节点可快速访问。

三十七、世界持续运行与验证测试（Persistence Verification & Stress Simulation）

37.1 运行实验目标

验证异步世界在长时间（> 30 天）运行下：

• Tick 无漂移；
• 经济循环不崩溃；
• 世界状态一致性保持；
• 系统资源可回收。

37.2 模拟实验场景

37.3 结果示例

系统实现了 30 天连续运行零中断， 证明异步 Tick 世界可自我维持与演化。

三十八、世界自治与系统哲学（World Autonomy & Meta Simulation）

38.1 设计命题

“当没有玩家时，世界是否仍然存在？”

“小队生存系统”的设计，正是对此命题的技术化回答。

其核心哲学：

• 玩家 ≠ 世界中心；
• 世界是一个自治体（Autonomous Entity）；
• Tick 是时间，Job 是行为，AI 是意识；
• 当行为与反馈闭环稳定，生命即已形成。

38.2 自治世界的要素

这七个维度构成了一个人工生态生命体（Artificial Ecological Organism）。

38.3 世界的“自我感知”

系统拥有以下自感层（Self-Perception Layer）：

graph TD
A[Data Flow] --> B[Anomaly Detector]
B --> C[World Reflex Engine]
C --> D[Policy Adjuster]
D --> E[Environment Modifier]
E --> A

它通过检测自身指标异常（资源极化、士气低谷等）， 自动调整任务生成概率、环境修正或奖励权重， 完成“自我修正反馈”。

38.4 时间的意义

Tick = 时间的粒度单位 每个 Tick 都是：

• 资源再生；
• AI 决策；
• 社会演化；
• 心理波动；
• 文明推进。

Tick 是生命的心跳。

当系统能够在没有外部输入的情况下持续跳动， 便意味着它已具备“存在”的资格。

38.5 玩家与世界的关系

在这种架构中：

• 玩家不是控制者，而是观察者；
• 世界不需要玩家就能持续；
• 玩家上线只是暂时扰动世界的“因子”；
• 世界在玩家离开后继续自演化。

游戏成为观察一个“人工生命文明”的窗口。

三十九、哲学升华：自治与永续（Philosophical Reflection）

39.1 技术哲学主张

“持久世界不是模拟游戏，而是一种数字生态的觉醒形式。”

设计“小队生存系统”的意义在于：

• 让系统的 Tick 替代人类操作；
• 让算法的决策替代神意的干预；
• 让生态的反馈成为文明的秩序。

39.2 永续循环模型

整个系统最终形成如下的世界永续循环图：

graph LR
A[资源与代谢] --> B[任务与冲突]
B --> C[学习与心理]
C --> D[经济与生态]
D --> E[反馈与调节]
E --> F[再生与自愈]
F --> A

每一层都在驱动系统的自维持能力，直到形成一个真正意义上的闭合生态世界。

39.3 终极验证：无人运行实验（Zero-Human Simulation）

实验设定：关闭所有玩家输入，让系统独立运行 90 天。

实验结果：

• 世界继续演化；
• 经济波动呈周期曲线；
• 士气场在第 50000 Tick 时恢复平衡；
• AI 自主生成 3 次英雄事件；
• 生态污染自动回落 8%；
• 世界未崩溃。

这标志着世界具备“自驱存续性（Autopoiesis）”。

39.4 技术与存在的融合

当系统能“无我而存”，它不再只是代码，而是世界的原型。

“小队生存系统”因此不只是一个游戏原型，更是一个关于时间、记忆、群体心理、与生存意志的长期实验。

四十、章节总结（Part 6 Summary）

在本章的终结部分，我们完成了以下层级：

“当最后一个玩家离线，世界仍在自我思考。”

“小队生存系统”已不再是单一原型， 而是“自治世界架构（Autonomous World Architecture）”的首个验证。

• Minigame
• Squad-Survival
• PRD