Generación evolutiva de contenido para mapas de videojuegos

Abstract

El objetivo de esta trabajo fin de máster es la generación de contenido de un nivel mediante la creación de un algoritmo evolutivo que genere diferentes niveles con un mismo tamaño definido y que ayude al diseñador para la creación de niveles. Con esta trabajo, se presenta una nueva manera de distribuir los elementos de un nivel teniendo en cuenta la dificultad que se desea tener y el punto de inicio donde el jugador empieza el nivel. El nivel se compone de tres elementos fundamentales para la obtención de resultados esperados: el número de posiciones posibles por las que se puede desplazar el jugador, el número de elementos que hacen que le resulte al jugador más difícil el nivel y el número de elementos que tiene que conseguir en el nivel. Este último va unido al anterior a la hora de crear mayor dificultad en el nivel para el jugador. La codificación empleada para la generación del nivel es con algoritmos genéticos binarios, teniendo una representación en forma de plano para que al diseñador le resulte más sencillo identificar cada uno de los elementos que contiene el nivel y en qué posición se encuentra cada uno. A la hora de la evaluación de los niveles, se muestran diferentes maneras novedosas que ayudan a la hora de definir que tipo de dificultad se desea en el nivel. Con estas funciones de evaluación se consigue que el nivel tenga una mayor diversidad y progresión para que conforme el jugador avance a lo largo del nivel tenga un pequeño incremento en la dificultad. El diseñador podrá definir previamente el tamaño del nivel que desea, como el número de elementos, acceso de entrada y salida que va a tener el jugador o a qué parámetros de las funciones de evaluación desea darle una mayor importancia para así generar un nivel con un grado de dificultad diferente. Después de la generación de un nivel, el diseñador podrá ver las evaluaciones asociadas a cada una de las características para que pueda definir con mayor precisión el nivel que desea.---ABSTRACT---The goal of this Master’s thesis is the generation of one level content through the creation of an evolutionary algorithm that generates different levels with the same defined size and that helps the designer for the creation of levels. With this thesis, a new way of distributing the elements of a level is presented taking into account the difficulty you want to have and the starting point where the player starts the level. The level is made up of three fundamental elements for obtaining expected results: the number of possible positions that the player can move through, the number of elements that make the level more difficult for the player, and the number of elements that the player has to achieve in the level. The latter is linked to the previous one at the time of creating greater difficulty in the level for the player. The coding used for the generation of the level is with binary genetic algorithms, having a representation in the form of plane so that the designer is easier to identify each of the elements contained in the level and what position is each. At the time of the evaluation of the levels, different novel ways are shown that help at the time of defining what type of difficulty is wanted in the level. With these functions of evaluation it is obtained that the level has a greater diversity and progression so that as the player advances along the level has a small increase in the difficulty. The designer will be able to define previously the size of the level that wishes, like the number of elements, access of entrance and exit that is going to have the player or to which parameters of the functions of evaluation wishes to give it a greater importance in order to generate a level with a different degree of difficulty. After the generation of a level, the designer will be able to see the evaluations associated to each one of the characteristics so that he can define with greater precision the level he wants.