Разработка системы динамического изменения контента видеоигр на основе эволюционного моделирования
Аннотация
Темой данного исследования является применение методов эволюционного моделиро-вания (ЭМ) для автоматического создания и динамического изменения мультимедийных данных в рамках процедурной генерации контента (ПГК) видеоигр. Использование таких методов ЭМ, как генетические алгоритмы, позволяет решитьпроблемы персонализации и адаптируемости контента, имеющую большую значимость в индустрии видеоигр. В ра-боте приведен обзор существующих систем ПГК на основе ЭМ и предложен новый универ-сальный метод представления персонажей в подобных системах. В рамках исследования реализована система эволюционного моделирования, основанная на предложенном методе; в отличие от существующих решений, разработанная системаявляется универсальной и может использоваться в различных коммерческих и научных проектах.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Ashlock D. Evolutionary Computation for Modeling and Optimization. New York: Springer, 2006. 571 p.
Ashlock D. Search-Based Procedural Generation of Maze-Like Levels // IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. Sept. 2011. Vol. 3, No 3. P. 260–273.
Cook M. Multi-Faceted Evolution of Simple Arcade Games // IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. Aug. 2011. P. 289–296.
Hendrikx M. Procedural Content Generation for Games: A Survey // ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications. Feb. 2013. Vol. 9, No 1. P. 1–22.
Hastings E.J. Automatic Content Generation in the Galactic Arms Race Video Game // IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. Dec. 2009. Vol. 1, No 4. P. 245–263.
Martin A. Evolving 3D Buildings for the Prototype Video Game Subversion // Proceedings of the 2010 International Conference on Applications of Evolutionary Computation. Nov. 2010. Vol. 6024. P. 111–120.
Risi S. Combining Search-based Procedural Content Generation and Social Gaming in the Petalz Video Game // Proceedings of the 8th AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment. Oct. 2012. P. 63–68.
Shaker N. Evolving Levels for Super Mario Bros Using Grammatical Evolution // IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. Sept. 2012. P. 304–311.
Sorenson N. A Generic Approach to Challenge Modeling for the Procedural Creation of Video Game Levels // IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. Sept. 2011. Vol. 3, No 3. P. 229–244.
Stanley K.O. Real-Time Neuroevolution in the NERO Video Game // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. Dec. 2005. Vol. 9, No 6. P. 653–668.
Togelius J. Search-Based Procedural Content Generation: A Taxonomy and Survey // IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. Sept. 2011. Vol. 3, No 3. P. 172–186.
Yannakakis G.N. Experience-Driven Procedural Content Generation // IEEE Transactions on Affective Computing. July 2011. Vol. 2, No 3. P. 147–161.
DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse140104