随机事件的概率触发方法及装置与流程

1.本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种随机事件的概率触发方法及装置。


背景技术：

2.随着互联网的迅速发展，通常会有很多随机事件的概率触发的场景。例如，游戏业务中的角色技能、抽奖等。只有控制好随机事件的概率的触发机制，才能保证良好的用户体验以及随机事件的平衡性。
3.现有技术中，采用完全随机的触发机制。即采用内置的随机函数来生成指定范围之间的随机数，将随机数与随机事件的预设阈值进行比较，当随时数小于该预设阈值时，则触发该随机事件。
4.但是，该方法中的预设阈值是一个定值。当该阈值设置的不合适，会导致该随机事件可能会连续多次被执行或者是连续多次不被执行。


技术实现要素：

5.本公开示例性的实施方式中提供一种随机事件的概率触发方法及装置，通过动态的修改随机事件的触发概率，以此来减少随机事件连续多次被执行或者连续多次不被执行的情况发生。
6.本公开的第一方面提供一种随机事件的概率触发方法，所述方法包括：
7.在目标对象进行场景任务的过程中，若需要触发随机事件，则根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
8.利用所述概率增量以及所述目标对象的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；
9.将确定出的所述触发概率与随机数进行比对；其中所述随机数为确定本次需要触发所述随机事件后生成的；
10.若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件。
11.本实施例中通过与场景任务的预设概率相对应的概率增量以及目标对象的未触发次数确定出触发所述随机事件的触发概率，并采用该触发概率与随机数进行比对来判断出是否满足所述场景任务对应的第一指定条件。由此，本实施例中通过动态的来修改触发概率，从而可以减少随机事件连续被执行或者连续不被执行的情况发生。
12.在一个实施例中，根据以下方法确定出所述预设概率与概率增量的对应关系：
13.将所述场景任务的预设概率确定为所述场景任务的概率最大值，并根据所述概率最大值和预设的所述场景任务的概率最小值确定出预测概率增量；
14.利用所述预测概率增量确定出与所述预测概率增量相对应的实际概率；
15.若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值满足第二指定条件，则将所述预测
概率增量作为与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量。
16.本实施例通过确定出与预测概率增量对应的实际概率与预设概率之间的误差值来确定出预测概率增量是否满足第二指定条件，若满足，则将预测概率增量作为所述场景任务的预设概率相对应的概率增量，以此确定出概率增量与预设概率的对应关系。
17.在一个实施例中，所述方法还包括：
18.若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且所述实际概率大于所述预设概率，则将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最大值后，返回执行确定预测概率增量的步骤。
19.本实施例中通过当实际概率与预设概率之间的误差值不满足第二指定条件时，且所述实际概率大于所述预设概率，则将预测概率增量设置为概率最大值，以此在预设的概率最小值和预测概率增量之间查找预测概率增量，使得查找结果更加准确。
20.在一个实施例中，所述方法还包括：
21.若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且所述实际概率不大于所述预设概率，则将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最小值后，返回执行确定预测概率增量的步骤。
22.本实施例通过当实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且实际概率不大于预设概率时，则将预测概率增量设置为所述场景任务的概率最小值，以便于在预测概率增量和概率最大值之间进行查找出预测概率增量，使得确定出的结果更加准确。
23.在一个实施例中，所述若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件之后，所述方法还包括：
24.重置所述目标对象的未触发次数。
25.本实施例中在执行随机事件之后，需要重置所述目标对象的未触发次数，以此避免触发概率过大或过小而导致增加该随机事件可能会被连续的情况。
26.在一个实施例中，所述将确定出的所述触发概率与随机数进行比对之后，所述方法还包括：
27.若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，则增加所述目标对象的未触发次数。
28.本实施例通过当随机数与所述触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，则增加所述目标对象的未触发次数，以此使得随机数与触发概率的大小关系随着未触发系数的增加更加容易满足第一指定条件，以此来减少随机事件被连续执行或连续不被执行的情况。
29.在一个实施例中，通过下列方式判断所述随机数与所述触发概率的大小关系是否满足所述场景任务对应的第一指定条件：
30.若所述随机数小于所述触发概率，则确定满足所述场景任务对应的第一指定条件。
31.本实施例通过确定出随机数小于触发概率时，确定满足场景任务对应的第一指定条件。
32.在一个实施例中，利用所述概率增量以及所述目标对象的未触发次数，确定出本
次触发所述随机事件的触发概率，包括：
33.将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的增加方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以增加所述随机事件的触发概率。
34.本实施例中当第一指定关系为随机数小于触发概率时，则使用预设的增加方式得到随机事件的触发概率。
35.在一个实施例中，通过下列方式判断所述随机数与所述触发概率的大小关系是否满足所述场景任务对应的第一指定条件：
36.若所述随机数不小于所述触发概率，则确定满足所述场景任务对应的第一指定条件。
37.本实施例中第一指定条件可为随机数不小于触发概率。
38.在一个实施例中，利用所述概率增量以及所述目标对象的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，包括：
39.将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的减小方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率。
40.本实施例中通过当第一指定条件为随机数不小于触发概率时，通过预设的减小方式得到随机事件的触发概率。
41.本公开第二方面提供一种随机事件的概率触发装置，所述装置包括：
42.概率增量确定模块，被配置为执行在目标对象进行场景任务的过程中，若需要触发随机事件，则根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
43.触发概率确定模块，被配置为执行利用所述概率增量以及所述目标对象的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；
44.比对模块，被配置为执行将确定出的所述触发概率与随机数进行比对；其中所述随机数为确定本次需要触发所述随机事件后生成的；
45.执行模块，被配置为执行若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件。
46.在一个实施例中，所述装置还包括：
47.对应关系确定模块，被配置为执行根据以下方法确定出所述预设概率与概率增量的对应关系：
48.将所述场景任务的预设概率确定为所述场景任务的概率最大值，并根据所述概率最大值和预设的所述场景任务的概率最小值确定出预测概率增量；
49.利用所述预测概率增量确定出与所述预测概率增量相对应的实际概率；
50.若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值满足第二指定条件，则将所述预测概率增量作为与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量。
51.在一个实施例中，所述装置还包括：
52.概率最大值设置模块，被配置为执行若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且所述实际概率大于所述预设概率，则将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最大值后，返回执行确定预测概率增量的步骤。
53.在一个实施例中，所述装置还包括：
54.概率最小值设置模块，被配置为执行若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且所述实际概率不大于所述预设概率，则将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最小值后，返回执行确定预测概率增量的步骤。
55.在一个实施例中，所述装置还包括：
56.重置模块，被配置为执行所述若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件之后，重置所述目标对象的未触发次数。
57.在一个实施例中，所述装置还包括：
58.未触发次数增加模块，被配置为执行所述将确定出的所述触发概率与随机数进行比对之后，若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，则增加所述目标对象的未触发次数。
59.在一个实施例中，所述装置还包括：
60.第一满足第一指定条件确定模块，被配置为执行通过下列方式判断所述随机数与所述触发概率的大小关系是否满足所述场景任务对应的第一指定条件：
61.若所述随机数小于所述触发概率，则确定满足所述场景任务对应的第一指定条件。
62.在一个实施例中，触发概率确定模块，具体被配置为执行：
63.将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的增加方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以增加所述随机事件的触发概率。
64.在一个实施例中，所述装置还包括：
65.第二满足第一指定条件确定模块，被配置为执行通过下列方式判断所述随机数与所述触发概率的大小关系是否满足所述场景任务对应的第一指定条件：
66.若所述随机数不小于所述触发概率，则确定满足所述场景任务对应的第一指定条件。
67.在一个实施例中，触发概率确定模块，具体被配置为执行：
68.将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的减小方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以减小所述随机事件的触发概率。
69.根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
70.至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令；所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的方法。
71.根据本公开实施例提供的第四方面，提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如第一方面所述的方法。
附图说明
72.为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其
他的附图。
73.图1为根据本公开一个实施例中的适用场景示意图；
74.图2为根据本公开一个实施例的随机事件的概率触发方法的流程示意图之一；
75.图3为根据本公开一个实施例的随机事件的概率触发方法的流程示意图之二；
76.图4为根据本公开一个实施例的随机事件的概率触发方法的流程示意图之三；
77.图5为根据本公开一个实施例的随机事件的概率触发装置；
78.图6为根据本公开一个实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
79.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
80.本公开实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
81.本公开实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案，并不构成对于本公开实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着新应用场景的出现，本公开实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。其中，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
82.现有技术中，采用完全随机的触发机制。即采用内置的随机函数来生成指定范围之间的随机数，将随机数与随机事件的预设阈值进行比较，当随机数小于预设阈值时，则触发该随机事件。但是，该方法中的预设阈值是一个定值。当该阈值的设置的不合适时，会导致该随机事件可能会连续多次被执行或者是连续多次不被执行。
83.因此，本公开提供一种随机事件的概率触发方法，通过与场景任务的预设概率相对应的概率增量以及目标对象的未触发次数确定出触发所述随机事件的触发概率，并采用该触发概率与随机数进行比对来判断出是否满足所述场景任务对应的第一指定条件。由此，通过动态的修改触发概率(对应背景技术中的预设阈值)，以此来减少随机事件可能连续被执行或者连续不被执行的情况发生。下面，结合附图对本公开的方案详细的进行介绍。
84.如图1所示，一种随机事件的概率触发方法的应用场景，该应用场景中包括多个终端设备110和服务器130，图1中是以三个终端设备110为例，实际上不限制终端设备110的数量。终端设备110中安装有用于展示网络资源信息的客户端120(例如用于浏览和运行随机事件的客户端)。客户端120和服务器130之间可以通过通信网络进行通信。终端设备110例如手机、平板电脑和个人计算机等。服务器130可以通过单个服务器实现，也可以通过多个服务器实现。服务器130可以通过实体服务器实现，也可以通过虚拟服务器实现。
85.在一种可能的应用场景中，若用户a使用终端设备110中的客户端120进行场景任务的过程中(例，该场景任务为游戏)，若需要触发随机事件(例该随机事件为游戏中的角色技能)。客户端120发送触发指令给所述服务器130，服务器130接收客户端120发送的触发指令后，根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的
概率增量；然后服务器130利用所述概率增量以及所述目标对象(为用户a所使用的游戏账号)的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；并将确定出的所述触发概率与随机数进行比对；其中所述随机数为确定本次需要触发所述随机事件后生成的；服务器130若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则触发所述角色技能并在终端设备110中的客户端120中进行显示。
86.在另一种可能的场景中，用户b使用终端设备110中的客户端场景任务过程中，即该场景任务可为抽奖，若需要触发随机事件，此时随机事件为抽奖时获取奖品。客户端120发送触发指令给所述服务器130，服务器130接收客户端120发送的触发指令后，根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；然后服务器130利用所述概率增量以及所述目标对象(为用户b抽奖时所用的账号)的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；并将确定出的所述触发概率与随机数进行比对；其中所述随机数为确定本次需要触发所述随机事件后生成的；服务器130若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则用户b获取对应的奖品并在终端设备110中的客户端120中将获取的奖品进行显示。
87.图2为本公开的随机事件的概率触发方法的流程示意图，可包括以下步骤：
88.步骤201：在目标对象进行场景任务的过程中，若需要触发随机事件，则根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
89.在一个实施例中，根据以下方法确定出所述预设概率与概率增量的对应关系，如图3所示，包括以下步骤：
90.步骤301：将所述场景任务的预设概率确定为所述场景任务的概率最大值，并根据所述概率最大值和预设的所述场景任务的概率最小值确定出预测概率增量；
91.其中，可根据公式(1)确定出预测概率增量：
92.c
′
＝l+(h-l)/2
ꢀꢀ
(1)；
93.其中，l为所述场景任务的概率最小值，h为所述场景任务的概率最大值；c
′
为预设概率增量。
94.步骤302：利用所述预测概率增量确定出与所述预测概率增量相对应的实际概率；
95.步骤303：判断所述实际概率与预设概率之间的误差值是否满足第二指定条件，若是，则执行步骤304；若否，则执行步骤305；
96.其中，第二指定条件可为误差值在指定范围内。
97.步骤304：将所述预测概率增量作为与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
98.步骤305：判断所述实际概率是否大于所述预设概率，若是，则执行步骤306，若否，则执行步骤307；
99.步骤306：将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最大值后，返回执行步骤301；
100.步骤307：将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最小值后，返回执行步骤302。
101.例如，预设概率为0.5，预设的场景任务的概率最小值为0，则确定出预测概率增量1为0.25。若根据预测概率增量1确定出的实际概率为0.490，则将实际概率与预设概率进行比对得到误差值1为0.01，若第二指定条件为误差值不大于0.005，则确定出误差值1不满足第二指定条件。且实际概率小于预设概率，则将预设概率增量1设置为场景任务的概率最小值，然后根据公式一确定出预测概率增量2为0.375，若根据预测概率增量2确定出的实际概率为0.497，则确定出的误差值2为0.003。则确定出误差值2满足第二指定条件，则将预测概率增量2确定为与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量。以此确定出预设概率与概率增量的对应关系。其中，概率增量与预设概率的对应关系可如表1所示：
102.表1为：
103.预设概率概率增量p1c1p2c2p3c3……
104.步骤202：利用所述概率增量以及所述目标对象的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；
105.其中，随机事件的触发概率的确定方法可包括以下两种方式：
106.方式一：将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的增加方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以增加所述随机事件的触发概率。
107.其中，预设的增加方式为公式(2)中的方式：
108.p
′
＝c*n
ꢀꢀ
(2)；
109.其中，p
′
为随机事件的触发概率，c为概率增量，n为所述目标对象的未触发次数。
110.方式二：将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的减小方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以减小所述随机事件的触发概率。
111.其中，预设的减小方式为公式(3)中的方式：
112.p
′
＝c*(a-n)
ꢀꢀ
(3)；
113.其中，a为随机事件能够触发的次数。
114.需要说明的是，具体使用哪一种触发概率的确定方法需要根据第一指定条件来确定。
115.其中，第一指定条件为所述随机数小于所述触发概率或所述随机数不小于所述触发概率。
116.当所述第一指定条件为所述随机数小于所述触发概率时，则使用的概率触发方式为方式一。
117.当所述第一指定条件为所述随机数不小于所述触发概率时，则使用的概率触发方式为方式二。
118.步骤203：将确定出的所述触发概率与随机数进行比对；其中所述随机数为确定本
次需要触发所述随机事件后生成的；
119.其中，所述随机数是在预设范围内生成的，所述预设范围与所述随机数的触发概率的范围相关联。即触发概率的触发范围为0-1，则可设置随机数的预设范围为0-1，则随着未触发次数的增多，随机数与触发概率的大小关系更加容易满足第一指定条件，以此提高触发随机事件的可控性。
120.步骤204：若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件。
121.由此，通过与场景任务的预设概率相对应的概率增量以及目标对象的未触发次数确定出触发所述随机事件的触发概率，并采用该触发概率与随机数进行比对来判断出是否满足所述场景任务对应的第一指定条件。由此，本实施例中通过动态的修改触发概率(即背景技术中的预设阈值)，以此来减少随机事件连续被执行或者连续不被执行的情况发生。
122.为了进一步减少随机事件连续被执行或者连续不被执行的情况，在执行完步骤204之后，在一个实施例中，重置所述目标对象的未触发次数。例如，目标对象在未触发次数为4时执行了所述随机事件。则在执行该随机事件之后，将目标对象的触发次数设置为指定数值，例，将目标对象的未触发次数设置为1。以此避免该随机事的触发概率过大或过小而导致增加该随机事件连续被执行的情况。
123.在一个实施例中，若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，则增加所述目标对象的未触发次数。
124.例如，当前的目标对象的未触发次数为3，若在第三次确定出的随机数与触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，若每次增加的指定阈值为1时，则增加后的所述目标对象的未触发次数为2。
125.由此，通过当随机数与所述触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，则增加所述目标对象的未触发次数，以此使得随机数与触发概率的大小关系随着未触发系数的增加更加容易满足第一指定条件。
126.为了进一步的了解本公开的技术方案，下面结合图4进行详细的说明，可包括以下步骤：
127.步骤401：将所述场景任务的预设概率确定为所述场景任务的概率最大值，并根据所述概率最大值和预设的所述场景任务的概率最小值确定出预测概率增量；
128.步骤402：利用所述预测概率增量确定出与所述预测概率增量相对应的实际概率；
129.步骤403：判断所述实际概率与所述预设概率之间的误差值是否满足所述第二指定条件，若是，则执行步骤404，若否，则执行步骤405；
130.步骤404：将所述预测概率增量作为与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
131.步骤405：判断所述实际概率是否大于所述预设概率，若是，则执行步骤406，若否，则执行步骤407；
132.步骤406：将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最大值后，返回执行步骤401；
133.步骤407：将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最小值后，返回执行步骤401；
134.步骤408：在目标对象进行场景任务的过程中，若需要触发随机事件，则根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
135.步骤409：将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的增加方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以增加所述随机事件的触发概率；其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；
136.步骤410：判断所述随机数是否小于所述触发概率，若是，则执行步骤411，若否，则执行步骤413；
137.其中所述随机数为确定本次需要触发所述随机事件后生成的；
138.步骤411：确定满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件；
139.步骤412：重置所述目标对象的未触发次数；
140.步骤413：确定不满足所述场景任务对应的第一指定条件，增加所述目标对象的未触发次数。
141.下面，以场景任务为游戏，随机事件为角色技能为例对本公开的方案进行详细的介绍：
142.用户1使用账号a在游戏的过程中需要触发角色技能。服务器根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与游戏的预设概率相对应的概率增量。然后服务器利用概率增量以及账号a的未触发次数，确定出与游戏的预设概率相对应的概率增量。服务器利用所述概率增量以及账号a的未触发次数，确定出本次触发该角色技能的触发概率。并将该触发概率与随机数进行比对，若服务器确定出该随机数与触发概率的大小关系满足该游戏对应的第一指定条件，则账号a触发该角色技能之后，服务器将账号a的未触发次数进行重置。
143.基于相同的公开构思，本公开如上所述的随机事件的概率触发方法还可以由一种随机事件的概率触发装置实现。该随机事件的概率触发装置的效果与前述方法的效果相似，在此不再赘述。
144.图5为根据本公开一个实施例的随机事件的概率触发装置的结构示意图。
145.如图5所示，本公开的随机事件的概率触发装置500可以包括概率增量确定模块510、触发概率确定模块520、比对模块530和执行模块540。
146.概率增量确定模块510，被配置为执行在目标对象进行场景任务的过程中，若需要触发随机事件，则根据预设概率与概率增量的对应关系，确定出与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量；
147.触发概率确定模块520，被配置为执行利用所述概率增量以及所述目标对象的未触发次数，确定出本次触发所述随机事件的触发概率，其中所述目标对象的未触发次数为所述目标对象进行所述场景任务的过程中所述随机事件连续未成功触发的次数；
148.比对模块530，被配置为执行将确定出的所述触发概率与随机数进行比对；其中所述随机数为确定本次需要触发所述随机事件后生成的；
149.执行模块540，被配置为执行若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件。
150.在一个实施例中，所述装置还包括：
151.对应关系确定模块550，被配置为执行根据以下方法确定出所述预设概率与概率
增量的对应关系：
152.将所述场景任务的预设概率确定为所述场景任务的概率最大值，并根据所述概率最大值和预设的所述场景任务的概率最小值确定出预测概率增量；
153.利用所述预测概率增量确定出与所述预测概率增量相对应的实际概率；
154.若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值满足第二指定条件，则将所述预测概率增量作为与所述场景任务的预设概率相对应的概率增量。
155.在一个实施例中，所述装置还包括：
156.概率最大值设置模块560，被配置为执行若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且所述实际概率大于所述预设概率，则将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最大值后，返回执行确定预测概率增量的步骤。
157.在一个实施例中，所述装置还包括：
158.概率最小值设置模块570，被配置为执行若所述实际概率与所述预设概率之间的误差值不满足所述第二指定条件，且所述实际概率不大于所述预设概率，则将所述预测概率增量设置为所述场景任务的概率最小值后，返回执行确定预测概率增量的步骤。
159.在一个实施例中，所述装置还包括：
160.重置模块580，被配置为执行所述若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系满足所述场景任务对应的第一指定条件，则执行所述随机事件之后，重置所述目标对象的未触发次数。
161.在一个实施例中，所述装置还包括：
162.未触发次数增加模块590，被配置为执行所述将确定出的所述触发概率与随机数进行比对之后，若确定出所述随机数与所述触发概率的大小关系不满足所述场景任务对应的第一指定条件，则增加所述目标对象的未触发次数。
163.在一个实施例中，所述装置还包括：
164.第一满足第一指定条件确定模块591，被配置为执行通过下列方式判断所述随机数与所述触发概率的大小关系是否满足所述场景任务对应的第一指定条件：
165.若所述随机数小于所述触发概率，则确定满足所述场景任务对应的第一指定条件。
166.在一个实施例中，触发概率确定模块520，具体被配置为执行：
167.将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的增加方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以增加所述随机事件的触发概率。
168.在一个实施例中，所述装置还包括：
169.第二满足第一指定条件确定模块592，被配置为执行通过下列方式判断所述随机数与所述触发概率的大小关系是否满足所述场景任务对应的第一指定条件：
170.若所述随机数不小于所述触发概率，则确定满足所述场景任务对应的第一指定条件。
171.在一个实施例中，触发概率确定模块520，具体被配置为执行：
172.将所述概率增量与所述目标对象的未触发次数通过预设的减小方式，得到本次触发所述随机事件的触发概率，以减小所述随机事件的触发概率。
173.在介绍了本公开示例性实施方式的一种随机事件的概率触发方法及设备之后，接
下来，介绍根据本公开的另一示例性实施方式的电子设备。
174.所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
175.在一些可能的实施方式中，根据本公开的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个计算机存储介质。其中，计算机存储介质存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本公开各种示例性实施方式的随机事件的概率触发方法中的步骤。例如，处理器可以执行如图2中所示的步骤201-204。
176.下面参照图6来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
177.如图6所示，电子设备600以通用电子设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器601、上述至少一个计算机存储介质602、连接不同系统组件(包括计算机存储介质602和处理器601)的总线603。
178.总线603表示几类总线结构中的一种或多种，包括计算机存储介质总线或者计算机存储介质控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
179.计算机存储介质602可以包括易失性计算机存储介质形式的可读介质，例如随机存取计算机存储介质(ram)621和/或高速缓存存储介质622，还可以进一步包括只读计算机存储介质(rom)623。
180.计算机存储介质602还可以包括具有一组(至少一个)程序模块624的程序/实用工具625，这样的程序模块624包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
181.电子设备600也可以与一个或多个外部设备604(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它电子设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口605进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器606与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器606通过总线603与用于电子设备600的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
182.在一些可能的实施方式中，本公开提供的一种随机事件的概率触发方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本公开各种示例性实施方式的随机事件的概率触发方法中的步骤。
183.程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非
穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取计算机存储介质(ram)、只读计算机存储介质(rom)、可擦式可编程只读计算机存储介质(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读计算机存储介质(cd-rom)、光计算机存储介质件、磁计算机存储介质件、或者上述的任意合适的组合。
184.本公开的实施方式的随机事件的概率触发的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读计算机存储介质(cd-rom)并包括程序代码，并可以在电子设备上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
185.可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
186.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
187.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户电子设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务器上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
188.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
189.此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
190.本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘计算机存储介质、cd-rom、光学计算机存储介质等)上实施的计算机程序产品的形式。
191.本公开是参照根据本公开的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到
通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
192.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读计算机存储介质中，使得存储在该计算机可读计算机存储介质中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
193.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
194.显然，本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开也意图包含这些改动和变型在内。