論文の概要: Towards Objective Metrics for Procedurally Generated Video Game Levels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10334v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 14:13:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 15:44:50.188804
- Title: Towards Objective Metrics for Procedurally Generated Video Game Levels
- Title（参考訳）: 手続き的に生成されたゲームレベルの客観的指標を目指して
- Authors: Michael Beukman, Steven James and Christopher Cleghorn
- Abstract要約: シミュレーションに基づく評価指標を2つ導入し, 生成レベルの多様性と難易度を測定した。
我々の多様性指標は、現在の方法よりも、レベルサイズや表現の変化に対して堅牢であることを示す。
難易度基準は、テスト済みのドメインの1つで既存の難易度推定と相関するが、他のドメインではいくつかの課題に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.320417845168326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With increasing interest in procedural content generation by academia and
game developers alike, it is vital that different approaches can be compared
fairly. However, evaluating procedurally generated video game levels is often
difficult, due to the lack of standardised, game-independent metrics. In this
paper, we introduce two simulation-based evaluation metrics that involve
analysing the behaviour of an A* agent to measure the diversity and difficulty
of generated levels in a general, game-independent manner. Diversity is
calculated by comparing action trajectories from different levels using the
edit distance, and difficulty is measured as how much exploration and expansion
of the A* search tree is necessary before the agent can solve the level. We
demonstrate that our diversity metric is more robust to changes in level size
and representation than current methods and additionally measures factors that
directly affect playability, instead of focusing on visual information. The
difficulty metric shows promise, as it correlates with existing estimates of
difficulty in one of the tested domains, but it does face some challenges in
the other domain. Finally, to promote reproducibility, we publicly release our
evaluation framework.
- Abstract（参考訳）: アカデミアやゲーム開発者による手続き的コンテンツ生成への関心が高まる中、異なるアプローチを公平に比較することは不可欠である。
しかし、標準化されたゲームに依存しない指標が欠如しているため、手続き的に生成されたゲームレベルの評価は難しいことが多い。
本稿では,A*エージェントの動作を分析し,ゲームに依存しない方法で生成レベルの多様性と難易度を測定するためのシミュレーションに基づく2つの評価指標を提案する。
異なるレベルの行動軌跡を編集距離を用いて比較することにより多様性を算出し、エージェントがレベルを解決できるまでにa*探索木の探索と拡張がどの程度必要かという難易度を計測する。
我々の多様性指標は、現在の手法よりもレベルサイズや表現の変化に対して堅牢であり、視覚情報に焦点をあてるのではなく、遊びやすさに直接影響を及ぼす要因も測定できることを実証する。
難易度基準は、テスト済みドメインの1つで既存の難易度推定と相関するが、他のドメインではいくつかの課題に直面している。
最後に,再現性を促進するため,評価フレームワークを公表する。
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