レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する

2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面

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いけてる

[sakurasakuras]

“スタジオ”

[n_mattun]

"AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にする"すげぇｗ

[razokulover]

あとで

[dan5ya]

企業秘密だったノウハウを公開

[yashigani_w]

へーおもしろい

[gin0606]

おもしろい

[Untouchable]

適当なルール作って動かすだけでも面白そう

[TOKOROTEN]

すげー。　自分が妄想していたことが見事にやられている。

[UDONCHAN]

大変興味深い

[turuhashi]

ゲームの難易度決定にGAを利用

[iwadon]

oinkgms: こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてて