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Using patterns as objectives for general video game level generation

机译:使用模式作为一般视频游戏级别生成的目标

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摘要

Automatically generating multiple levels and creating infinite game-play for video games is a complicated task. In this paper, we introduce a pattern-based level generator for general video games. Our generator uses a genetic algorithm to automatically generate levels. The fitness function promotes contiguous patterns and penalizes levels with single or isolated elements. The generator generates levels using two different types of fitness functions; alpha and beta. alpha levels are generated using the original fitness function and beta levels through the inverse of the fitness function. In our experiments, Relative performance profiles indicate that controllers using more advanced techniques achieve better overall performance on alpha generated levels. The generator finished at the third spot in the 2018 general video game level generation competition.
机译:自动生成多个级别并为视频游戏创建无限的游戏性是一项复杂的任务。在本文中,我们介绍了一种用于普通视频游戏的基于模式的关卡生成器。我们的生成器使用遗传算法自动生成级别。适应功能可促进连续模式,并用单个或孤立的元素来惩罚水平。生成器使用两种不同类型的适应度函数生成级别; alpha和beta。使用原始适应度函数生成alpha级别,通过适应度函数的反函数生成beta级别。在我们的实验中,相对性能曲线表明,使用更先进的技术的控制器在alpha生成的水平上实现了更好的总体性能。该生成器在2018年通用视频游戏级别生成比赛中获得第三名。

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