Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE CONTENIDO PARAJUEGOS DE ESTRATEGIA EN TIEMPO REAL
Raúl Lara Cabrera
Directores
Antonio J. Fernández Leiva
Carlos Cotta Porras
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Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
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Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
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Contexto: videojuegos
Los videojuegos se han convertido en el principalexponente de la industria del entretenimientoDesde sus inicios han sido objeto de estudio,principalmente en el campo de la Inteligencia ArtificialHa existido tradicionalmente una brecha entre la industriay el mundo académicoSe ha establecido una sinergia entre ambas partesLa investigación en videojuegos incluye diversasdisciplinas:
PsicologíaMarketingSaludGráficos por computador
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Áreas de IA/IC en videojuegos
Se han identificado 9 áreas en el campo de IA/IC envideojuegos (Yannakakis, 2014):
1 Aprendizaje de comportamientos (NPC)2 Búsqueda y planificación3 Modelado del jugador4 Generación automática de contenido5 Narrativa computacional6 Agentes creíbles7 Diseño de juegos asistido por IA8 IA genérica para videojuegos9 IA en videojuegos comerciales
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Métodos usados para IA/IC en videojuegos
También se han identificado 6 métodos usados en las áreasanteriores:
1 Computación evolutiva2 Aprendizaje por refuerzo3 Aprendizaje supervisado4 Aprendizaje no supervisado5 Planificación6 Árboles de búsqueda
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Contexto: generación automática de contenido
DefiniciónCreación automática de contenido indispensable y/u opcionalpara videojuegos mediante algoritmos
Ventajas
1 Consumo de memoria2 Reducción de costes3 Nuevas mecánicas de juego4 Adaptación del juego al jugador5 Fuente de inspiración
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Contexto: generación automática de contenido
DefiniciónCreación automática de contenido indispensable y/u opcionalpara videojuegos mediante algoritmos
Ventajas
1 Consumo de memoria2 Reducción de costes3 Nuevas mecánicas de juego4 Adaptación del juego al jugador5 Fuente de inspiración
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Clasificación de los algoritmos de GAC
Criterios de clasificación de los algoritmos de GAC (Togelius,2011):
Momento de la generación Online Offline
Importancia del contenido Esencial Opcional
Inicialización del algoritmo Aleatorio Vector paramétrico
Mecanismo de generación Estocástico Determinista
Esquema de generación Constructivo Generación-test
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Objetivo
Objetivo de la tesis
Definir una metodología para la generación automática decontenido para videojuegos de estrategia en tiempo realusando algoritmos evolutivos.El contenido tiene que cumplir una serie de característicasorientadas a incrementar la satisfacción del jugador y que vanmás allá del mero cumplimiento de los requisitos funcionalespara que el mapa se considere jugable.
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Contribuciones
1 Análisis de la red de co-autoría de la comunidad deinvestigación de Inteligencia Computacional y videojuegos.
2 Generador automático de mapas basado en algoritmosevolutivos para el juego de ETR Planet Wars y extensible aotros juegos del mismo género.
3 Planteamiento y estudio de dos propiedades deseablespara los mapas generados con el fin de incrementar lasatisfacción del jugador: equilibrio y dinamismo.
4 Estudio de la estética de los mapas siguiendo dosenfoques para su medición.
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Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
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Géneros de videojuego
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Géneros de videojuego
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Juegos de estrategia en tiempo real
DefiniciónGénero de videojuegos en los cuales se requiere la gestión dediferentes tipos de unidades y recursos en tiempo real. Losjugadores posicionan y manejan unidades y estructuras paraasegurar áreas del mapa y/o destruir las de los oponentes.
Problemas que ofrecen los ETR (Buro, 2003)
Gestión de recursosRazonamiento espacialPlanificación estratégica en tiempo realModelado del jugador
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Juegos de estrategia en tiempo real
DefiniciónGénero de videojuegos en los cuales se requiere la gestión dediferentes tipos de unidades y recursos en tiempo real. Losjugadores posicionan y manejan unidades y estructuras paraasegurar áreas del mapa y/o destruir las de los oponentes.
Problemas que ofrecen los ETR (Buro, 2003)
Gestión de recursosRazonamiento espacialPlanificación estratégica en tiempo realModelado del jugador
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Planet Wars: descripción
Juego de ETR basado en el Galcon y utilizado en GoogleAI Challenge 2010El objetivo es capturar todos los planetas del mapa yeliminar las naves de los oponentes
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Generación de contenido para juegos de ETR
Generación automática de mapas: (Togelius, 2010),(Frade, 2010)Reglas del juego: (Mahlmann, 2011a)Tipos de unidades: (Mahlmann, 2011b)Otro contenido aplicable a los ETR:
Música: (Collins, 2009)Modelos 3D: (Cutler, 2002)
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Juegos ETR e Inteligencia Artificial
Planificación de estrategias: macro-gestiónRazonamiento basado en casos (Aha, 2005)Aprendizaje computacional (Sharma, 2007)Scripting dinámico (Spronck, 2004)
Micro-gestión
Campos potenciales (Hagelbäck, 2012)Esquemas multi-agentes (Hagelbäck, 2008)Agrupación de unidades con mapas auto-organizados(Preuss, 2009)
Reconocimiento y predicción de estrategias
Minería de datos (Weber, 2009)Modelos jerárquicos (Schadd, 2011)
Juegos de ETR como entornos de prueba
Starcraft BWAPIORTS: Open-source Real-Time Strategy engine
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Juegos ETR e Inteligencia Artificial
Planificación de estrategias: macro-gestiónRazonamiento basado en casos (Aha, 2005)Aprendizaje computacional (Sharma, 2007)Scripting dinámico (Spronck, 2004)
Micro-gestiónCampos potenciales (Hagelbäck, 2012)Esquemas multi-agentes (Hagelbäck, 2008)Agrupación de unidades con mapas auto-organizados(Preuss, 2009)
Reconocimiento y predicción de estrategias
Minería de datos (Weber, 2009)Modelos jerárquicos (Schadd, 2011)
Juegos de ETR como entornos de prueba
Starcraft BWAPIORTS: Open-source Real-Time Strategy engine
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Juegos ETR e Inteligencia Artificial
Planificación de estrategias: macro-gestiónRazonamiento basado en casos (Aha, 2005)Aprendizaje computacional (Sharma, 2007)Scripting dinámico (Spronck, 2004)
Micro-gestiónCampos potenciales (Hagelbäck, 2012)Esquemas multi-agentes (Hagelbäck, 2008)Agrupación de unidades con mapas auto-organizados(Preuss, 2009)
Reconocimiento y predicción de estrategiasMinería de datos (Weber, 2009)Modelos jerárquicos (Schadd, 2011)
Juegos de ETR como entornos de prueba
Starcraft BWAPIORTS: Open-source Real-Time Strategy engine
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Juegos ETR e Inteligencia Artificial
Planificación de estrategias: macro-gestiónRazonamiento basado en casos (Aha, 2005)Aprendizaje computacional (Sharma, 2007)Scripting dinámico (Spronck, 2004)
Micro-gestiónCampos potenciales (Hagelbäck, 2012)Esquemas multi-agentes (Hagelbäck, 2008)Agrupación de unidades con mapas auto-organizados(Preuss, 2009)
Reconocimiento y predicción de estrategiasMinería de datos (Weber, 2009)Modelos jerárquicos (Schadd, 2011)
Juegos de ETR como entornos de pruebaStarcraft BWAPIORTS: Open-source Real-Time Strategy engine
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Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
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Red de co-autoría
Objetivo
Analizar la mecánica de las contribuciones en el campo de la IC paravideojuegos. Identificar los temas menos tratados y centrar el foco dela tesis
KennethHullett
MartinSchwartz
LuigiPagliarini
HéctorPerez
Martínez
John Hallam
GeorgiosN.
Yannakakis
HenrikHautopLund
Jacob KaaeOlesen
SpyridonSamothrakis
Aisha A.Abdullahi
Jirí Jaros
JosefSchwarz
DavidRobles
EdgarGalvánLópez
Atif M.Alhejali
PetrPospichal
PhilippRohlfshagen
Eoin Murphy
ChristopherKuusela
Raja' S.Alomari
SylviaNguyen
ChristopherPedersen
AlbertoMoraglio Daniel
Ashlock
Colin Lee
AntoniosLiapis
ChrisPedersen
CameronMcGuinness
DaanWierstra
SergeyKarakovskiy
AlessandroCanossa
AndreasKonstantinidis
0002
Noor ShakerAndersDrachen
Niels vanHoorn
MichaelO'Neill
AnthonyBrabazon
TheodorosTheodoridis
PeterBurrow
MiguelNicolau
SimonM.
Lucas
M. J.LinhardtJan
QuadfliegDiegoPerez
Luca Galli LuigiCardamone
NicholasRogers
Mostafa Z.AliPier Luca
LanziMartin V.
ButzDanieleLoiacono
AlexandrosAgapitos
LeonardKinnaird-Heether
JulianTogelius
MattSimmerson
Renzo DeNardi
JoshuéPérezDavid A.
Pelta
EnriqueOnieva
Thies D.Lönneker
JavierAlonso Vicente
Milanés
RobertG.
Reynolds
AntonioCaiazzo
DanielCuadrado
GustavoRecio
EmilioMartín
YagoSáez
Pedro Isasi
MoisésMartínez
CristóbalLuque del
Arco-CalderónGloriaGarcía
AlessandroPietro
Bardelli
OscarSanjuánMartínez
JürgenSchmidhuber Tobias
Mahlmann
Tom Schaul
ChristophSalge
FrankSehnke
MandyGrüttner
Jan Koutník
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Red de colaboración como un grafo
Es posible construir la red de colaboración como un grafo nodirigido con pesos
G(V,E,W ) (1)
en el cual cada vértice v 2 V representa un autor y cada arista(v, w) 2 E ✓ V ⇥ V indica que v y w son co-autores
Por su parte, W es una función
W : E ! N+ (2)
tal que W ((v, w)) es el número de artículos que los autores v yw tienen en común
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Obtención de los datos bibliográficos
Origen de los datos: Servicio web de la DBLP
Datos bibliográficos XML/JSON fácilmente tratablesWebscraper implementado en Python:
Conjunto de palabras clave de búsqueda en fichero externoLanza consultas al servicio web y va construyendo el grafocon los resultadosCada artículo tiene un ID único, solo se procesa una vez
Análisis de los resultados: Cytoscape, igraphTérminos de búsqueda:
Conferencias y revistas directamente relacionadas (CIG,TCIAIG, etc.)Revistas y conferencias de IC + palabras clave (game,player, etc.)Palabras clave combinadas (fuzzy, evol*, genetic, game,puzzle, player, etc.)
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Obtención de los datos bibliográficos
Origen de los datos: Servicio web de la DBLPDatos bibliográficos XML/JSON fácilmente tratables
Webscraper implementado en Python:
Conjunto de palabras clave de búsqueda en fichero externoLanza consultas al servicio web y va construyendo el grafocon los resultadosCada artículo tiene un ID único, solo se procesa una vez
Análisis de los resultados: Cytoscape, igraphTérminos de búsqueda:
Conferencias y revistas directamente relacionadas (CIG,TCIAIG, etc.)Revistas y conferencias de IC + palabras clave (game,player, etc.)Palabras clave combinadas (fuzzy, evol*, genetic, game,puzzle, player, etc.)
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Obtención de los datos bibliográficos
Origen de los datos: Servicio web de la DBLPDatos bibliográficos XML/JSON fácilmente tratablesWebscraper implementado en Python:
Conjunto de palabras clave de búsqueda en fichero externoLanza consultas al servicio web y va construyendo el grafocon los resultadosCada artículo tiene un ID único, solo se procesa una vez
Análisis de los resultados: Cytoscape, igraphTérminos de búsqueda:
Conferencias y revistas directamente relacionadas (CIG,TCIAIG, etc.)Revistas y conferencias de IC + palabras clave (game,player, etc.)Palabras clave combinadas (fuzzy, evol*, genetic, game,puzzle, player, etc.)
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Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Obtención de los datos bibliográficos
Origen de los datos: Servicio web de la DBLPDatos bibliográficos XML/JSON fácilmente tratablesWebscraper implementado en Python:
Conjunto de palabras clave de búsqueda en fichero externoLanza consultas al servicio web y va construyendo el grafocon los resultadosCada artículo tiene un ID único, solo se procesa una vez
Análisis de los resultados: Cytoscape, igraph
Términos de búsqueda:
Conferencias y revistas directamente relacionadas (CIG,TCIAIG, etc.)Revistas y conferencias de IC + palabras clave (game,player, etc.)Palabras clave combinadas (fuzzy, evol*, genetic, game,puzzle, player, etc.)
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Obtención de los datos bibliográficos
Origen de los datos: Servicio web de la DBLPDatos bibliográficos XML/JSON fácilmente tratablesWebscraper implementado en Python:
Conjunto de palabras clave de búsqueda en fichero externoLanza consultas al servicio web y va construyendo el grafocon los resultadosCada artículo tiene un ID único, solo se procesa una vez
Análisis de los resultados: Cytoscape, igraphTérminos de búsqueda:
Conferencias y revistas directamente relacionadas (CIG,TCIAIG, etc.)Revistas y conferencias de IC + palabras clave (game,player, etc.)Palabras clave combinadas (fuzzy, evol*, genetic, game,puzzle, player, etc.)
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Resultados destacablesCampo vibrante y activo, con crecimiento acelerado en númerode autores
0
1000
2000
3000
4000
1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011año
núm
ero
de a
utor
es
Red
Acumulada
Efectiva
0
100
200
300
1997 2003 2009núm
ero
de a
rtícu
los
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Resultados destacablesRed en fase de desarrollo, construyendo enlaces y ganandocohesión
0.1
1.0
1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011año
ratio
0.1
1.0
2001 2006 2011
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Resultados destacables
Crecimiento de la red regido por vinculación preferente
1
10
100
1 10número de colaboradores previos
prob
abilid
ad re
lativ
a de
nue
vos
cola
bora
dore
s
1
10
100
1 10
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Resultados destacables
Grado significativo de fidelidad en las colaboraciones
10
1000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9número de colaboraciones previas
prob
. rel
ativa
de
nuev
a co
labo
raci
ón
10
1000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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Resultados destacablesIncremento en el número de comunidades pequeñas que seadhieren a la componente gigante
10
20
30
1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011año
tam
año
med
io d
e co
mun
idad
Red
Acumulada
Efectiva
0
5
10
15
20
25
1997 2001 2005 2009
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Análisis de la temática de los artículos
genetic
algorithms
competition
evolution
computational
2009
intelligence
2010
racing
simulated
difference
mario
controller
pac-man
driving learning
torcs
track
temporal
gamesgeneration
ieee
automatic interactive
challenge
strategy
entertainment
player optimizing
procedural
modeling
content
creation
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Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
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Descripción del algoritmo
Estrategia de evolución
Planetas definidos por propiedades heterogéneas.Cada propiedad tiene su correspondiente parámetro demutación auto-adaptativo, al igual que el número deplanetas.Esquema generacional (µ+ �) con selección aleatoria.
Esquema de generación y prueba
1 Generación de un conjunto de mapas.2 Evaluación de la aptitud del contenido en base a los
objetivos o propiedades deseadas.
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Descripción del algoritmo
Estrategia de evolución
Planetas definidos por propiedades heterogéneas.Cada propiedad tiene su correspondiente parámetro demutación auto-adaptativo, al igual que el número deplanetas.Esquema generacional (µ+ �) con selección aleatoria.
Esquema de generación y prueba
1 Generación de un conjunto de mapas.2 Evaluación de la aptitud del contenido en base a los
objetivos o propiedades deseadas.
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Representación de los individuos
...Array de planetas (longitud variable)
Planeta
x : realy: realtamaño: enteronúmero de naves: entero
parám. de mutación x: realparám. de mutación y: realparám. de mutación tamaño: realparám. de mutación # de naves: real
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Representación y restricciones
Representación formal
Una solución del algoritmo es una lista [~⇢1, ~⇢2, · · · , ~⇢np ] dondecada ~⇢
i
es una tupla hxi
, y
i
, s
i
, w
i
i, con x
i
, y
i
2 [0.0, 15.0],s
i
2 [1, 5] y w
i
2 [1, 100], además de 4 parámetros �
x
,�
y
, &
s
, &
w
que controlan la mutación de los planetas.
Soluciones no válidas
Cruce: control en los puntos de cruce y truncadoMutación: No se aplica si el parámetro mutado se sale delrango.
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Representación y restricciones
Representación formal
Una solución del algoritmo es una lista [~⇢1, ~⇢2, · · · , ~⇢np ] dondecada ~⇢
i
es una tupla hxi
, y
i
, s
i
, w
i
i, con x
i
, y
i
2 [0.0, 15.0],s
i
2 [1, 5] y w
i
2 [1, 100], además de 4 parámetros �
x
,�
y
, &
s
, &
w
que controlan la mutación de los planetas.
Soluciones no válidas
Cruce: control en los puntos de cruce y truncadoMutación: No se aplica si el parámetro mutado se sale delrango.
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Operadores: mutación
Parámetros reales )
8<
:�
0i
= �
i
· e⌧ 0·N(0,1)+⌧ ·Ni(0,1)
x
0i
= x
i
+ �
i
·Ni
(0, 1)
Parámetros enteros )
8>>>>><
>>>>>:
&
0i
= max(1, &
i
· e⌧ ·N(0,1)+⌧ 0·Ni(0,1))
i
= 1� (&
0i
/m)
1 +
r1 +
⇣&
0im
⌘2!�1
z
0i
= z
i
+
jln(1�U(0,1))ln(1� i)
k�jln(1�U(0,1))ln(1� i)
k
con ⌧ 0 / 1/
p2n, ⌧ / 1/
p2
pn
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Operadores: cruce
Padres
Hijos
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Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
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Mejorando la experiencia de juego
Estado de la cuestiónGeneración automática de mapas que cumplan con las reglasdel juego: transitable, recursos accesibles, etc.
Mejorando la experiencia
Imponer características adicionales al contenido, más allá decumplir las reglas del juego:
Equilibrio El mapa no da ventaja a algún jugador sobre elresto.
Dinamismo El mapa fomenta las batallas entre los jugadoresasí como oscilaciones en las puntuaciones.
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Mejorando la experiencia de juego
Estado de la cuestiónGeneración automática de mapas que cumplan con las reglasdel juego: transitable, recursos accesibles, etc.
Mejorando la experiencia
Imponer características adicionales al contenido, más allá decumplir las reglas del juego:
Equilibrio El mapa no da ventaja a algún jugador sobre elresto.
Dinamismo El mapa fomenta las batallas entre los jugadoresasí como oscilaciones en las puntuaciones.
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Sistema de torneos
Herramienta software para evaluar cada mapa:Ejecuta partidas entre un número arbitrario de oponentesCada jugador juega al menos una vez con cada oponenteObtiene estadísticas de los históricos de las partidas
Se han usado tres bots del top 100 (de 4600) del Google AIChallenge 2010 que estaban disponibles para descargar:
Manwe56, posición 11Fglider, posición 61Flagcapper, posición 91
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Sistema de torneos
Herramienta software para evaluar cada mapa:Ejecuta partidas entre un número arbitrario de oponentesCada jugador juega al menos una vez con cada oponenteObtiene estadísticas de los históricos de las partidas
Se han usado tres bots del top 100 (de 4600) del Google AIChallenge 2010 que estaban disponibles para descargar:
Manwe56, posición 11Fglider, posición 61Flagcapper, posición 91
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Capturando el equilibrio: primer enfoque
equilibrio =
1
N
m
NmX
i=1
K
i
· ti
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P
i
+
¯
S
i
+ 1
!2
N
m
= número de partidasK
i
= porcentaje de planetas ocupadost
i
= número de turnos
¯
P
i
=
Ptij=1
���P (1)ij
� P
(2)ij
���t
i
, diferencia planetas controlados
¯
S
i
=
Ptij=1
���S(1)ij
� S
(2)ij
���t
i
, diferencia número de naves
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 25 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Capturando el equilibrio: primer enfoque
equilibrio =
1
N
m
NmX
i=1
K
i
· ti
¯
P
i
+
¯
S
i
+ 1
!2
N
m
= número de partidasK
i
= porcentaje de planetas ocupadost
i
= número de turnos
¯
P
i
=
Ptij=1
���P (1)ij
� P
(2)ij
���t
i
, diferencia planetas controlados
¯
S
i
=
Ptij=1
���S(1)ij
� S
(2)ij
���t
i
, diferencia número de naves
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 25 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Capturando el equilibrio: primer enfoque
equilibrio =
1
N
m
NmX
i=1
K
i
· ti
¯
P
i
+
¯
S
i
+ 1
!2
N
m
= número de partidasK
i
= porcentaje de planetas ocupadost
i
= número de turnos
¯
P
i
=
Ptij=1
���P (1)ij
� P
(2)ij
���t
i
, diferencia planetas controlados
¯
S
i
=
Ptij=1
���S(1)ij
� S
(2)ij
���t
i
, diferencia número de naves
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 25 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Primeros resultados: evolución de equilibrio
0
50000
100000
150000
0 2500 5000 7500 10000evaluaciones
fitness
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 26 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Primeros resultados: número de planetas
16
18
20
22
24
26
0 2500 5000 7500 10000evaluaciones
tam
año
mej
or in
divi
duo
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 27 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Ejemplos de mapas equilibrados
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 28 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Ejemplos de mapas equilibrados
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 28 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Nuevas medidas de equilibrio
Desequilibrio territorial medio en número de planetasconquistados:
⇧i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇡(1)
ij � ⇡
(2)
ij
���
Desequilibrio en el crecimiento:
�i =1
⌧i
⌧iX
j=1
����(1)
ij � �
(2)
ij
���
Desequilibrio en naves:
⌅i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇠(1)ij � ⇠
(2)
ij
���
Duración de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 29 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Nuevas medidas de equilibrio
Desequilibrio territorial medio en número de planetasconquistados:
⇧i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇡(1)
ij � ⇡
(2)
ij
���
Desequilibrio en el crecimiento:
�i =1
⌧i
⌧iX
j=1
����(1)
ij � �
(2)
ij
���
Desequilibrio en naves:
⌅i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇠(1)ij � ⇠
(2)
ij
���
Duración de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 29 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Nuevas medidas de equilibrio
Desequilibrio territorial medio en número de planetasconquistados:
⇧i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇡(1)
ij � ⇡
(2)
ij
���
Desequilibrio en el crecimiento:
�i =1
⌧i
⌧iX
j=1
����(1)
ij � �
(2)
ij
���
Desequilibrio en naves:
⌅i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇠(1)ij � ⇠
(2)
ij
���
Duración de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 29 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Nuevas medidas de equilibrio
Desequilibrio territorial medio en número de planetasconquistados:
⇧i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇡(1)
ij � ⇡
(2)
ij
���
Desequilibrio en el crecimiento:
�i =1
⌧i
⌧iX
j=1
����(1)
ij � �
(2)
ij
���
Desequilibrio en naves:
⌅i =1
⌧i
⌧iX
j=1
���⇠(1)ij � ⇠
(2)
ij
���
Duración de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 29 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Capturando el equilibrio
Reglas difusas para el equilibrio bal
1 si ⇧ es LO y � es LO entonces bal es HI
2 si ⇧ es HI y � es LO y ⌅ es LO entonces bal es MED
3 si (⇧ es LO y � es HI) o T es LO entonces bal es LO
Funciones de pertenencia a los conjuntos difusos:
LO HI
0
1
0 1
LO HIMED
0
1
0 1
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 30 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en recursos
Longitud de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Ratio de conquista: ratio de planetas que han sido conquistadospor algún jugador
Ki = ⇡
(1)
i⌧max
+ ⇡
(2)
i⌧max
Ratio de reconquista: número de planetas que cambian depropietario
Zi =1
⌧i
⌧iX
j=1
⇣ij/np
Pico de diferencia: máxima diferencia en planetas (⇡),crecimiento (�) y naves (⇠)
�
�i = max
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)� mın
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 31 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en recursos
Longitud de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Ratio de conquista: ratio de planetas que han sido conquistadospor algún jugador
Ki = ⇡
(1)
i⌧max
+ ⇡
(2)
i⌧max
Ratio de reconquista: número de planetas que cambian depropietario
Zi =1
⌧i
⌧iX
j=1
⇣ij/np
Pico de diferencia: máxima diferencia en planetas (⇡),crecimiento (�) y naves (⇠)
�
�i = max
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)� mın
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 31 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en recursos
Longitud de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Ratio de conquista: ratio de planetas que han sido conquistadospor algún jugador
Ki = ⇡
(1)
i⌧max
+ ⇡
(2)
i⌧max
Ratio de reconquista: número de planetas que cambian depropietario
Zi =1
⌧i
⌧iX
j=1
⇣ij/np
Pico de diferencia: máxima diferencia en planetas (⇡),crecimiento (�) y naves (⇠)
�
�i = max
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)� mın
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 31 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en recursos
Longitud de la partida: Ti = ⌧i/⌧max
Ratio de conquista: ratio de planetas que han sido conquistadospor algún jugador
Ki = ⇡
(1)
i⌧max
+ ⇡
(2)
i⌧max
Ratio de reconquista: número de planetas que cambian depropietario
Zi =1
⌧i
⌧iX
j=1
⇣ij/np
Pico de diferencia: máxima diferencia en planetas (⇡),crecimiento (�) y naves (⇠)
�
�i = max
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)� mın
16j6⌧i
(�
(1)
ij � �
(2)
ij
�
(1)
ij + �
(2)
ij
)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 31 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en recursos
Reglas difusas
1 si K es HI y Z es HI entonces dyn es HI
2 si �
⇡es HI y �
�es HI y �
⇠es HI entonces dyn es HI
3 si �
⇡es HI y (��
es LO o �
⇠es LO) entonces dyn es MED
4 si �
�es HI y (�⇡
es LO o �
⇠es LO) entonces dyn es MED
5 si �
⇠es HI y (��
es LO o �
⇡es LO) entonces dyn es MED
6 si �
⇡es LO y �
�es LO y �
⇠es LO entonces dyn es LO
7 si K es LO o Z es LO o T es muy LO entonces dyn es LO
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 32 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en la confrontación
Ratio de batallas: ratio de planetas bajo ataque a lo largodel juego
B
i
=
1
⌧
i
⌧iX
j=1
�
ij
/n
p
Naves destruidas: ratio de naves generadas que han sidodestruidas a lo largo de la partida
S
i
= �
i
/
i
Reglas difusas:
1 si B es HI y S es HI entonces dyn es HI
2 si (B es HI y S es LO) o (B es LO y S es HI) entonces dyn
es MED
3 si B es LO y S es LO entonces dyn es LO
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 33 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en la confrontación
Ratio de batallas: ratio de planetas bajo ataque a lo largodel juego
B
i
=
1
⌧
i
⌧iX
j=1
�
ij
/n
p
Naves destruidas: ratio de naves generadas que han sidodestruidas a lo largo de la partida
S
i
= �
i
/
i
Reglas difusas:
1 si B es HI y S es HI entonces dyn es HI
2 si (B es HI y S es LO) o (B es LO y S es HI) entonces dyn
es MED
3 si B es LO y S es LO entonces dyn es LO
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 33 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Dinamismo basado en la confrontación
Ratio de batallas: ratio de planetas bajo ataque a lo largodel juego
B
i
=
1
⌧
i
⌧iX
j=1
�
ij
/n
p
Naves destruidas: ratio de naves generadas que han sidodestruidas a lo largo de la partida
S
i
= �
i
/
i
Reglas difusas:1 si B es HI y S es HI entonces dyn es HI
2 si (B es HI y S es LO) o (B es LO y S es HI) entonces dyn
es MED
3 si B es LO y S es LO entonces dyn es LO
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 33 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados: valor de aptitud
Basado en confrontación Basado en recursos Equilibrio
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0 2500 5000 7500 10000 0 2500 5000 7500 10000 0 2500 5000 7500 10000evaluaciones
Recursos Confrontación
valo
r de
aptit
ud m
edio
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 34 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados: características de los mapas
15.00
20.00
25.00
30.00
Confrontación
Recursos
núm
ero
de p
lane
tas
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
Confrontación
Recursos
dist
anci
a m
edia
ent
re p
lane
tas
−0.50
−0.25
0.00
0.25
Confrontación
Recursos
corre
laci
ón ta
mañ
o−na
ves
0.90
1.00
1.10
1.20
1.30
1.40
Confrontación
Recursos
Des
v. tí
pica
tam
año
plan
etas
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 35 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados: mapas dinámicos
Basado en recursos Basado en confrontación
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 36 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados: mapas dinámicos
Basado en recursos Basado en confrontación
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 36 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Equilibrio vs. Dinamismo
La convergencia del algoritmo es más lenta en el caso deldinamismoValores de aptitud para dinamismo en la franja media delrango, soluciones perfectas en el caso de equilibrioLa trayectoria del equilibrio no decrece cuando se optimizael dinamismoLa definición de dinamismo incluye equilibrio implicito: sihay desequilibrio, el pico de diferencia es menor que si hayequilibrio intermedio
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 37 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Equilibrio y Dinamismo: enfoque multiobjetivo
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0 2500 5000 7500 10000evaluaciones
hipervolúm
en
Enfoque
Auto−adaptativo
Aleatorio−fijo
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0 2500 5000 7500 100000.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0 2500 5000 7500 10000evaluaciones
R2
Enfoque
Auto−adaptativo
Aleatorio−fijo
0.04
0.08
0.12
0 2500 5000 7500 10000
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 38 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Equilibrio y Dinamismo: enfoque multiobjetivo
0.32
0.36
0.40
Auto−adapt. Aleat. fijo
hipe
rvol
umen
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
Auto−adapt. Aleat. fijo
R2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.6 0.8 1.0equilibrio
dinamismo
Enfoque
Auto−adaptativo
Aleatorio−fijo
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 39 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados
El algoritmo con número de planetas auto-adaptativoconverge más rápido hacia buenos valores
La variante con el número de planetas fijado se comportamejor en los extremos del frente, mientras que laauto-adaptativa lo hace en la franja intermediaPropiedades de los mapas del frente:
Más planetas en la parte dinámica del frenteMayor separación entre planetas en la parte dinámica, conlocalización poco estructuradaTamaño de los planetas consistentes en todo el frente,aunque con dispersión superior en la zona del dinamismoCorrelación positiva entre tamaño del planeta y númeroinicial de naves en el extremo dinámico, prácticamente nulaen el extremo equilibrado
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 40 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados
El algoritmo con número de planetas auto-adaptativoconverge más rápido hacia buenos valoresLa variante con el número de planetas fijado se comportamejor en los extremos del frente, mientras que laauto-adaptativa lo hace en la franja intermedia
Propiedades de los mapas del frente:
Más planetas en la parte dinámica del frenteMayor separación entre planetas en la parte dinámica, conlocalización poco estructuradaTamaño de los planetas consistentes en todo el frente,aunque con dispersión superior en la zona del dinamismoCorrelación positiva entre tamaño del planeta y númeroinicial de naves en el extremo dinámico, prácticamente nulaen el extremo equilibrado
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 40 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados
El algoritmo con número de planetas auto-adaptativoconverge más rápido hacia buenos valoresLa variante con el número de planetas fijado se comportamejor en los extremos del frente, mientras que laauto-adaptativa lo hace en la franja intermediaPropiedades de los mapas del frente:
Más planetas en la parte dinámica del frenteMayor separación entre planetas en la parte dinámica, conlocalización poco estructuradaTamaño de los planetas consistentes en todo el frente,aunque con dispersión superior en la zona del dinamismoCorrelación positiva entre tamaño del planeta y númeroinicial de naves en el extremo dinámico, prácticamente nulaen el extremo equilibrado
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 40 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 40 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
¿Por qué la Estética?
Aunque se obtuvieron mapas equilibrados y dinámicos, tienenmala estética:
La idea: usar una función de evaluación que mida cómo deestético es un mapa generado
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 41 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Midiendo la estética: geometría y morfología
Los mapas se caracterizan por una tupla: hµd
,�
d
, µ
s
,�
s
, ⇢iDistribución geométrica de los planetas
µd distancia media entre todos los planetas�d desviación típica de las distancias anteriores
Características de los planetas:µs es el tamaño medio del planeta�s es la desviación típica de los tamaños⇢ es el coeficiente de correlación de Pearson entre eltamaño del planeta y el número de naves iniciales
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 42 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Midiendo la estética: topología y SIGLas propiedades topológicas del mapa se obtienen del grafo deesferas de influencia (SIG)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 43 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Midiendo la estética: topología y SIGLas propiedades topológicas del mapa se obtienen del grafo deesferas de influencia (SIG)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 43 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Midiendo la estética: topología y SIGLas propiedades topológicas del mapa se obtienen del grafo deesferas de influencia (SIG)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 43 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Midiendo la estética: topología y SIGLas propiedades topológicas del mapa se obtienen del grafo deesferas de influencia (SIG)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 43 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Medidas topológicas
Número de componentes conectadasGrado medio de los nodosDensidad del grafo, proporción entre el número de aristasy nodosCoeficiente medio de clusteringCorrelación de Pearson entre el tamaño de los nodos y sucentralidad por interrelaciónCorrelación de Pearson entre el tamaño del nodo y sugradoAsortatividad por tamaño, es decir, correlación de Pearsonentre el tamaño de los nodos conectados
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 44 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Evaluación de los mapas
Dos conjuntos de mapas etiquetados por un experto comoestéticos y no estéticosLos mapas generados se codifican como tuplas demedidasLa distancia euclídea entre tuplas define la similitud entremapasLos objetivos son:
Minimizar la distancia entre los mapas generados y los delgrupo de mapas estéticosMaximizar, a su vez, la distancia a los mapas etiquetadoscomo no estéticos, para introducir diversidad y evitar crearclones
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 45 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Resultados
0
2
4
6
0.5 1.0distancia a estéticos
dist
anci
a a
no−e
stét
icos
Estéticos
No estéticos
No dominados
Medidas geométricas
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.2 0.4 0.6distancia a estéticos
dist
anci
a a
no−e
stét
icos
Estéticos
No estéticos
No dominados
Medidas topológicasDoctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 46 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Análisis cualitativo de las soluciones
Mapas auto-organizados de Kohonen
Se construyen dos SOM no toroidales de 32⇥ 32 unidadesde proceso, uno para cada enfoqueSe proyectan las soluciones del enfoque topológico en elSOM geométrico y viceversa
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 47 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Comparativa
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.2 0.4 0.6distancia a estéticos
dist
anci
a a
no−e
stét
icos
Estéticos
No-estéticos
No−dominados (geométrico)0
2
4
6
0.25 0.50 0.75 1.00 1.25distancia a estéticos
dist
anci
a a
no−e
stét
icos
Estéticos
No−estéticos
No−dominados (topológico)
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 48 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Índice
1 Introducción
2 Antecedentes
3 Inteligencia computacional y videojuegos: red de co-autoría
4 Un generador automático de mapas
5 Mejora de la experiencia de juego
6 Evolución de la estética de los mapas
7 Conclusiones y trabajo futuro
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 48 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Conclusiones
1 Es posible utilizar estrategias de evolución como núcleo deun generador automático de mapas para juegos ETR.
2 IC y videojuegos: campo activo y vibrante, crecimientoregido por vinculación preferente y fidelidad en lascolaboraciones
3 El equilibrio en los mapas generados se consigue, en lamayoría de los casos, por la pasividad de los jugadores.
4 Los dos enfoques de dinamismo (recursos yconfrontación) han resultado ortogonales. Además, existeuna correlación entre el dinamismo basado en laconfrontación y el equilibrio.
5 Tras el análisis conjunto se ha llegado a la conclusión deque un nivel medio de dinamismo es compatible con elequilbrio.
Doctorado en Tecnologías Informáticas Generación automática de contenido para juegos ETR 49 / 54
Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Conclusiones
1 Es posible utilizar estrategias de evolución como núcleo deun generador automático de mapas para juegos ETR.
2 IC y videojuegos: campo activo y vibrante, crecimientoregido por vinculación preferente y fidelidad en lascolaboraciones
3 El equilibrio en los mapas generados se consigue, en lamayoría de los casos, por la pasividad de los jugadores.
4 Los dos enfoques de dinamismo (recursos yconfrontación) han resultado ortogonales. Además, existeuna correlación entre el dinamismo basado en laconfrontación y el equilibrio.
5 Tras el análisis conjunto se ha llegado a la conclusión deque un nivel medio de dinamismo es compatible con elequilbrio.
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Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Conclusiones
1 Es posible utilizar estrategias de evolución como núcleo deun generador automático de mapas para juegos ETR.
2 IC y videojuegos: campo activo y vibrante, crecimientoregido por vinculación preferente y fidelidad en lascolaboraciones
3 El equilibrio en los mapas generados se consigue, en lamayoría de los casos, por la pasividad de los jugadores.
4 Los dos enfoques de dinamismo (recursos yconfrontación) han resultado ortogonales. Además, existeuna correlación entre el dinamismo basado en laconfrontación y el equilibrio.
5 Tras el análisis conjunto se ha llegado a la conclusión deque un nivel medio de dinamismo es compatible con elequilbrio.
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Conclusiones
1 Es posible utilizar estrategias de evolución como núcleo deun generador automático de mapas para juegos ETR.
2 IC y videojuegos: campo activo y vibrante, crecimientoregido por vinculación preferente y fidelidad en lascolaboraciones
3 El equilibrio en los mapas generados se consigue, en lamayoría de los casos, por la pasividad de los jugadores.
4 Los dos enfoques de dinamismo (recursos yconfrontación) han resultado ortogonales. Además, existeuna correlación entre el dinamismo basado en laconfrontación y el equilibrio.
5 Tras el análisis conjunto se ha llegado a la conclusión deque un nivel medio de dinamismo es compatible con elequilbrio.
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Conclusiones
1 Es posible utilizar estrategias de evolución como núcleo deun generador automático de mapas para juegos ETR.
2 IC y videojuegos: campo activo y vibrante, crecimientoregido por vinculación preferente y fidelidad en lascolaboraciones
3 El equilibrio en los mapas generados se consigue, en lamayoría de los casos, por la pasividad de los jugadores.
4 Los dos enfoques de dinamismo (recursos yconfrontación) han resultado ortogonales. Además, existeuna correlación entre el dinamismo basado en laconfrontación y el equilibrio.
5 Tras el análisis conjunto se ha llegado a la conclusión deque un nivel medio de dinamismo es compatible con elequilbrio.
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Conclusiones
6 Un enfoque multi-objetivo muestra que conforme aumentael equilibrio, el dinamismo desciende levemente, siendobrusco en los límites.
7 El dinamismo parece estar relacionado con un elevadonúmero de planetas distribuídos de forma dispersa, contamaños correlacionados con el número inicial de naves.
8 Con respecto a la estética, hay una relación lineal entre ladiferencia con los mapas estéticos y los que no lo son.
9 El análisis cruzado de las soluciones muestra que ambosenfoques (geométrico y topológico) son capaces degenerar mapas adecuados.
10 La diversidad de las soluciones del enfoque geométrico esmayor, además de encontrarse éstas más cerca delconjunto de mapas estéticos.
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Conclusiones
6 Un enfoque multi-objetivo muestra que conforme aumentael equilibrio, el dinamismo desciende levemente, siendobrusco en los límites.
7 El dinamismo parece estar relacionado con un elevadonúmero de planetas distribuídos de forma dispersa, contamaños correlacionados con el número inicial de naves.
8 Con respecto a la estética, hay una relación lineal entre ladiferencia con los mapas estéticos y los que no lo son.
9 El análisis cruzado de las soluciones muestra que ambosenfoques (geométrico y topológico) son capaces degenerar mapas adecuados.
10 La diversidad de las soluciones del enfoque geométrico esmayor, además de encontrarse éstas más cerca delconjunto de mapas estéticos.
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Conclusiones
6 Un enfoque multi-objetivo muestra que conforme aumentael equilibrio, el dinamismo desciende levemente, siendobrusco en los límites.
7 El dinamismo parece estar relacionado con un elevadonúmero de planetas distribuídos de forma dispersa, contamaños correlacionados con el número inicial de naves.
8 Con respecto a la estética, hay una relación lineal entre ladiferencia con los mapas estéticos y los que no lo son.
9 El análisis cruzado de las soluciones muestra que ambosenfoques (geométrico y topológico) son capaces degenerar mapas adecuados.
10 La diversidad de las soluciones del enfoque geométrico esmayor, además de encontrarse éstas más cerca delconjunto de mapas estéticos.
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6 Un enfoque multi-objetivo muestra que conforme aumentael equilibrio, el dinamismo desciende levemente, siendobrusco en los límites.
7 El dinamismo parece estar relacionado con un elevadonúmero de planetas distribuídos de forma dispersa, contamaños correlacionados con el número inicial de naves.
8 Con respecto a la estética, hay una relación lineal entre ladiferencia con los mapas estéticos y los que no lo son.
9 El análisis cruzado de las soluciones muestra que ambosenfoques (geométrico y topológico) son capaces degenerar mapas adecuados.
10 La diversidad de las soluciones del enfoque geométrico esmayor, además de encontrarse éstas más cerca delconjunto de mapas estéticos.
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Conclusiones
6 Un enfoque multi-objetivo muestra que conforme aumentael equilibrio, el dinamismo desciende levemente, siendobrusco en los límites.
7 El dinamismo parece estar relacionado con un elevadonúmero de planetas distribuídos de forma dispersa, contamaños correlacionados con el número inicial de naves.
8 Con respecto a la estética, hay una relación lineal entre ladiferencia con los mapas estéticos y los que no lo son.
9 El análisis cruzado de las soluciones muestra que ambosenfoques (geométrico y topológico) son capaces degenerar mapas adecuados.
10 La diversidad de las soluciones del enfoque geométrico esmayor, además de encontrarse éstas más cerca delconjunto de mapas estéticos.
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Trabajo futuro
Evolución interactiva, incorporando al humano en elproceso de evaluación de los mapas. Habría que tener encuenta la fatiga del usuario.Ya que han resultado una herramienta válida paracaracterizar los mapas, sería interesante evolucionar losgrafos de esfera de influencia y construir los mapas apartir de ellos.Estudiar el impacto en el rendimiento del generadorusando otro tipo de computación evolutiva.
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Introducción Antecedentes Red de co-autoría Generador Experiencia Estética Conclusiones
Publicaciones: revistas
R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “On balance and dynamism inprocedural content generation with self-adaptive evolutionary algorithms,” NaturalComputing, vol. 13, num. 2, pp. 157–168, 2014Índice de impacto (ISI): 0.757Cuartil: Q3R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “An analysis of the structure andevolution of the scientific collaboration network of computer intelligence in games,”Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 395, num. 0, pp. 523–536,2014Índice de impacto (ISI): 1.731Cuartil: Q2
R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Geometrical vs topologicalmeasures for the evolution of aesthetic maps in a RTS game,” EntertainmentComputing, vol. 5, num. 4, pp. 251–258, 2014R. Lara-Cabrera, M. Nogueira, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Procedural contentgeneration for real-time strategy games,” International Journal of Interactive Multimediaand Artificial Intelligence, vol. 3, num. 2, pp. 40–48, 2015
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Publicaciones: congresos
R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Procedural map generation for aRTS game,” en 13th International Conference on Intelligent Games and Simulation -GAMEON 2012, 2012, pp. 53–58R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “A review of computationalintelligence in RTS games,” en Foundations of Computational Intelligence (FOCI),2013 IEEE Symposium on, 2013, pp. 114–121R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “A procedural balanced mapgenerator with self-adaptive complexity for the real-time strategy game Planet Wars,”en Applications of evolutionary computation, ser. Lecture Notes in Computer Science.Springer Berlin Heidelberg, 2013, vol. 7835, pp. 274–283R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Using self-adaptive evolutionaryalgorithms to evolve dynamism-oriented maps for a real time strategy game,” enLarge-Scale Scientific Computing, ser. Lecture Notes in Computer Science. SpringerBerlin Heidelberg, 2014, vol. 8353, pp. 256–263
R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. Fernández-Leiva, “A self-adaptive evolutionaryapproach to the evolution of aesthetic maps for a rts game,” en EvolutionaryComputation (CEC), 2014 IEEE Congress on, 2014, pp. 298–304
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Publicaciones: congresos
R. Lara-Cabrera, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Evolving aesthetic maps for a realtime strategy game,” en I Simposio Español de Entretenimiento Digital. UniversidadComplutense de Madrid, 2013, pp. 61–71
R. Lara-Cabrera, M. Nogueira, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Game artificialintelligence: Challenges for the scientific community,” en Actas del II Congreso de laSociedad Española para las Ciencias del Videojuego, Barcelona, España, 2015, pp.1–12R. Lara-Cabrera, M. Nogueira, C. Cotta, y A. J. Fernández-Leiva, “Optimización envideojuegos: retos para la comunidad científica,” en Actas del X Congreso Español deMetaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados, Mérida, España., 2015, pp.463–470
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