Dynamisk svårighetsgrad med genetisk algoritm : En jämförelse mellan två tekniker för att snabba upp processen

• Main Author: Larsson, Jesper
• Format: Others
• Language: Swedish
• Published: Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information 2012
• Subjects: dynamisk svårighetsgrad; evolution; artificiell intelligens; fiendevariabler; Computer Sciences; Datavetenskap (datalogi)
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-5940

En dynamisk svårighetsgrad syftar till att anpassa ett spels svårighetsgrad efter hur spelaren presterar. Ett sätt att göra detta går ut på att en genetisk algoritm gör fienderna lagom svåra för spelaren, genom att göra fienderna gradvis svårare till spelet anses vara utmanande för spelaren. För att se till att detta inte går långsamt föreslog ett tidigare arbete två tekniker, där den ena gick ut på att ha information i förväg, och den ena fokuserade på en välskapt algoritm. För att undersöka vilken teknik som presterade bäst för att hantera fiender vars svårighetsgrad styrs av variablerna hälsa, snabbhet och skada skapades ett enkelt spel i 2D där spelaren kontinuerligt försvarade sig mot fiender. Resultaten visar att tekniken med information i förväg presterar bäst, men att den inte bör vara det enda som bestämmer svårighetsgraden. Framtida arbeten kan undersöka hur tekniken kan kontrolleras för att bli pålitlig.