Uma abordagem evolutiva para geração procedural de níveis em jogos de quebra-cabeças baseados em física

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Ferreira, Lucas Nascimento
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agente inteligente; Função de fitness baseada em busca; Funções de fitness ruidosas; Genetic algorithm; Geração procedural de conteúdo. Algoritmo genético; Imersão; Immersion; Intelligent agent; Jogos de quebra-cabeça baseados em física; Noisy fitness function; Physics-based puzzle games; Procedural content generation; Simulation-based fitness function
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012016-093518/

Na última década diversos algoritmos baseados em busca foram desenvolvidos para a geração de níveis em diferentes tipos de jogos. O espaço de busca para geração de níveis geralmente possui restrições, uma vez que a mecânica de um jogo define regras de factibilidade para os níveis. Em alguns métodos, a avaliação de factibilidade requer uma simulação com um agente inteligente que controla o jogo. Esse processo de avaliação geralmente possui ruído, causado por componentes aleatórios no simulador ou na estratégia do agente. Diversos trabalhos têm utilizado simulação como forma de avaliação de conteúdo, no entanto, nenhum deles discutiu profundamente a presença de ruído neste tipo de abordagem. Assim, esse trabalho apresenta um algoritmo genético capaz de gerar níveis factíveis que são avaliados por um agente inteligente em uma simulação ruidosa. O algoritmo foi aplicado a jogos de quebra-cabeças baseados em física com a mecânica do Angry Birds. Uma representação dos níveis em forma de indivíduos é introduzida, a qual permite que o algoritmo genético os evolua com características diferenciadas. O ruído na função de aptidão é tratado por uma nova abordagem, baseada em uma sistema de cache, que auxilia o algoritmo genético a encontrar boas soluções candidatas. Três conjuntos de experimentos foram realizados para avaliar o algoritmo. O primeiro compara o método de cache proposto com outros métodos de redução de ruído da literatura. O segundo mede a expressividade do algoritmo genético considerando as características estruturais dos níveis gerados. O último avalia os níveis gerados considerando aspectos de design (como dificuldade, imersão e diversão), os quais são medidos por meio de questionários respondidos por jogadores humanos via Internet. Os resultados mostraram que o algoritmo genético foi capaz de gerar níveis distintos que são tão imersíveis quanto níveis produzidos manualmente. Além disso, a abordagem de cache lidou apropriadamente com o ruído nos cálculos de aptidão, permitindo uma correta evolução elitista.