論文の概要: G-PCGRL: Procedural Graph Data Generation via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10483v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 07:11:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 16:00:42.066173
• Title: G-PCGRL: Procedural Graph Data Generation via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: G-PCGRL:強化学習による手続き型グラフデータ生成
• Authors: Florian Rupp, Kai Eckert,
• Abstract要約: ゲームでは、グラフベースのデータ構造は全表現であり、ゲーム経済、スキルツリー、複雑な分岐クエストラインを表す。 本稿では,強化学習を用いたグラフデータの手続き生成のための新規かつ制御可能な手法を提案する。 本手法は,ゲーム作成プロセスにおいて,デザイナの支援とインスピレーションを行うために,グラフベースのコンテンツを迅速かつ確実に生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28273304533873334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph data structures offer a versatile and powerful means to model relationships and interconnections in various domains, promising substantial advantages in data representation, analysis, and visualization. In games, graph-based data structures are omnipresent and represent, for example, game economies, skill trees or complex, branching quest lines. With this paper, we propose G-PCGRL, a novel and controllable method for the procedural generation of graph data using reinforcement learning. Therefore, we frame this problem as manipulating a graph's adjacency matrix to fulfill a given set of constraints. Our method adapts and extends the Procedural Content Generation via Reinforcement Learning (PCGRL) framework and introduces new representations to frame the problem of graph data generation as a Markov decision process. We compare the performance of our method with the original PCGRL, the run time with a random search and evolutionary algorithm, and evaluate G-PCGRL on two graph data domains in games: game economies and skill trees. The results show that our method is capable of generating graph-based content quickly and reliably to support and inspire designers in the game creation process. In addition, trained models are controllable in terms of the type and number of nodes to be generated.
• Abstract（参考訳）: グラフデータ構造は、さまざまな領域における関係や相互接続をモデル化するための汎用的で強力な手段を提供する。 ゲームでは、グラフベースのデータ構造は全表現であり、例えば、ゲーム経済、スキルツリー、複雑な分岐クエストラインを表す。 本稿では,G-PCGRLを提案する。G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PCGRL,G-PC GRL)。 したがって、この問題は、与えられた制約を満たすためにグラフの隣接行列を操作するものである。 提案手法は,PCGRL(Reinforcement Learning)フレームワークによる手続き的コンテンツ生成を適応・拡張し,マルコフ決定プロセスとしてグラフデータ生成の問題を枠組み化するための新しい表現を導入する。 我々は,ゲーム内の2つのグラフデータ領域(ゲームエコノミーとスキルツリー)におけるG-PCGRLの評価を行い,本手法の性能を元のPCGRLと比較した。 その結果,本手法は,ゲーム作成プロセスにおけるデザイナの支援とインスピレーションを行うために,グラフベースのコンテンツを迅速かつ確実に生成することが可能であることが示唆された。 さらに、トレーニングされたモデルは、生成されるノードの種類と数の観点から制御可能である。

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