論文の概要: Runtime Evaluation of Procedural Content Generation in an Endless Runner Game Using Autonomous Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01783v1
• Date: Sun, 03 May 2026 08:44:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.938054
• Title: Runtime Evaluation of Procedural Content Generation in an Endless Runner Game Using Autonomous Agents
• Title（参考訳）: 自律エージェントを用いたエンドレスランナーゲームにおける手続き的コンテンツ生成の実行時評価
• Authors: Rishabh Kar,
• Abstract要約: 本稿では,実行時地形の生成,環境オブジェクトの生成,自律エージェントによる評価を1つのゲームプレイループに統合するエンドレスランナゲームを提案する。 この作業では、評価を別のオフラインパスとして扱うのではなく、生成とバリデーションを同じランタイムループ内で統一する方法を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Procedural Content Generation (PCG) enables game content to be created algorithmically without direct manual level-design effort, but it introduces a serious evaluation problem: generated content may become unbalanced, blocked, repetitive, or technically unsolvable. This paper presents Momentum, an endless-runner game that integrates runtime terrain generation, environment object spawning, and autonomous agent-based evaluation into a single gameplay loop. Ground tiles and environmental objects are generated dynamically as the player advances, object placement follows a constraint-driven mechanism inspired by Wave Function Collapse (WFC), and the runtime navigation surface is rebuilt asynchronously to remain consistent with the streamed environment. Two autonomous evaluation agents move ahead of the player and inspect the generated path: an aerial scanner that examines the corridor geometrically, and a ground-traversal agent that validates the same region from a navigational perspective. The evaluation pipeline combines ray casting, volumetric physics sweeps, obstacle-layer filtering, and structured crash reporting to identify problematic generated scenarios before they reach the player. The work demonstrates how generation and validation can be unified within the same runtime loop, rather than treating evaluation as a separate offline pass. Around this implementation, the paper formulates a measurable evaluation framework along the canonical PCG axes of playability, diversity, controllability, and runtime performance, derives a structural saturation bound on the spawner from its own placement constraints, and quantifies the per-segment scanning cost of the agents from first principles.
• Abstract（参考訳）: プロシージャコンテンツ生成(PCG)は、直接手動による設計作業なしに、アルゴリズムでゲームコンテンツを作成することができるが、本質的な評価問題が発生する: 生成されたコンテンツは、バランスが悪く、ブロックされ、繰り返し、技術的に解決不能になる。 本稿では,実行時地形の生成,環境オブジェクトの生成,自律エージェントによる評価を1つのゲームプレイループに統合する,エンドレスランナゲームであるMomentumを提案する。 グラウンドタイルと環境オブジェクトはプレイヤーが進むにつれて動的に生成され、オブジェクト配置はWave Function Collapse (WFC)にインスパイアされた制約駆動メカニズムに従い、ランタイムナビゲーションサーフェスは非同期に再構築され、ストリーム環境と整合性を保つ。 2つの自律的評価エージェントがプレイヤーの前を進み、生成された経路を検査する: 幾何学的に回廊を検査する空中スキャナーと、ナビゲーションの観点から同じ領域を検証する地上横断エージェント。 評価パイプラインは、レイキャスト、ボリューム物理スイープ、障害物層フィルタリング、構造化クラッシュレポートを組み合わせて、プレイヤーがプレイヤーに到達する前に問題発生シナリオを特定する。 この作業では、評価を別のオフラインパスとして扱うのではなく、生成とバリデーションを同じランタイムループ内で統一する方法を実証している。 本実装では,演奏性,多様性,制御性,実行時性能の標準PCG軸に沿って測定可能な評価フレームワークを定式化し,発芽器に拘束される構造飽和度をその配置制約から導出し,エージェントごとのスキャンコストを第一原理から定量化する。

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