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J-GLOBAL ID：201702264906821017   整理番号：17A1722396

怒り鳥類スタイル物理ゲームのための様々な,安定と可解レベルの生成【Powered by NICT】

Generating varied, stable and solvable levels for angry birds style physics games

著者 (2件)： Stephenson Matthew (Research School of Computer Science, Australian National University, Canberra, Australia) ,  Renz Jochen (Research School of Computer Science, Australian National University, Canberra, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIG  ページ： 288-295  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アングリーバードに類似した物理学に基づくパズルゲームのための手続き的準位の生成アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは2D地域に配置した複数の内蔵型構造からなる様々な,安定で可解なレベルを生成できる。本論文で提示した研究は以前のレベル生成アルゴリズムをもとにして,改善し,いくつかの方法でそれを強化した。作成された構造はいくつかの重要な構造的側面,両方のロバスト性と品種を考慮した最新の適応度関数に基づいて評価した。この解析の結果は将来の構造の生成に影響する。鳥タイプ,増加した構造の多様性,地形変化,エージェント性能を用いて推定困難,安定性と可解性検証,インテリジェント材料選択を決定するような付加的改良は,以前のレベル発生器を有意に前進させた。最適化可能性と表現力の両方を評価するために実験を行い,提案更新アルゴリズムにより生成されたレベルで実施した。結果は,提案した方法は安定であり,可解であることを2d準位の広範囲を生成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エージェント ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  *ゲーム ,  インテリジェント材料 ,  品種
準シソーラス用語： 表現力 ,  再生器 ,  決定可能性 ,  適応度関数 ,  内蔵 ,  *怒り , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 怒り ,  鳥類 ,  スタイル ,  物理 ,  ゲーム ,  解