Computational creativity in video game scene generation by genetic multi-criteria decision-making methods
Disertacijos gynimo komisijos pirmininkas / Dissertation Defence Board Chairman | |
Recenzentas / Rewiewer | |
Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member | |
Maskeliūnas, Rytis | Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member |
Dzemyda, Gintautas | Recenzentas / Rewiewer |
Procedūrinis generavimas žaidimuose apima automatinį žaidimo turinio, tokio kaip lygiai, aplinkos ir veikėjai, kūrimą algoritminiais procesais. Tokia strategija leidžia žaidimų kūrėjams padidinti įvairovę generuojant žaidimų turinį ir taip pa- gerinti žaidėjų patirtį. Procedūrinio generavimo metu gali būti taikomi daugiakri- teriai sprendimų priėmimo metodai, siekiant subalansuoti skirtingus tikslus, to- kius kaip žaidimo įvairovė, estetika ir abstrakčių žaidimo lygio savybių sklandus sujungimas. Neutrosofinės aibės padeda apdoroti neapibrėžtą ir netikslią informa- ciją procedūrinio generavimo procese ir padeda lengviau apibrėžti kūrybiškumo elementus. Disertacija susideda iš įvado, trijų pagrindinių skyrių, apibendrina- mųjų išvadų ir literatūros šaltinių sąrašo. Pirmajame skyriuje atliekama literatūros apžvalga, kurioje aprašomas kūrybinių procedūrinio generavimo metodų taiky- mas žaidimuose, ir suformuluojami disertacijos tikslai. Antrajame skyriuje pasiū- lomas naujas procedūrinio žaidimo scenų generavimo būdas, pasitelkiant geneti- nius algoritmus, daugiakriterius sprendimų priėmimo metodus ir kūrybiškumu grindžiamų kriterijų modeliavimą. Siūlomi metodai apima WASPAS-SVNS ir CoCoSo funkcijas genetiniams algoritmams, regioninių objektų morfavimo algo- ritmus ir geštalto dizaino principų modeliavimą tikslo funkcijose. Trečiajame skyriuje įvertinami ir pristatomi sukurtų rezultatų artefaktai, gau- nami taikant pasiūlytą kūrybinio procedūrinio generavimo metodą. Atliktas tyri- mas rodo, kaip algoritmas gali padidinti sukurtų artefaktų kūrybinę vertę ir suma- žinti rankinio kūrybinių užduočių sprendimo laiką. Šis metodas sumažina pasikartojančių žaidimo scenų skaičių ir generuoja didelį unikalių žaidimo ob- jektų išdėstymo modelių kiekį. Daugiakriteriai sprendimų priėmimo metodai ir neutrosofinės aibės užtikrina sklandų konfliktinių kriterijų derinimą. Sukurti arte- faktai būna lengvai atpažįstami ir nesukelia chaotiškų algoritmo rezultatų. Krite- rijų elementų balansas būna nevienodas kelių algoritmo aktyvavimų metu. Vie- noje algoritmo iteracijoje galima pamatyti daugiau negu vieną vizualaus dizaino elementą, jei tai leidžia pirminiai atsitiktiniai genetinio algoritmo duomenys. Ląs- telinio automato pagrindu paremtos taisyklės su lokalių kaimynų patikros agen- tais, kai derinamos skirtingos dizaino taisyklės, gali gana greitai generuoti skirtin- gus žaidimo scenų modelius. Galutinis algoritmas pasižymi didesniu negu vidutinis kūrybinės vertės generavimo gebėjimu.
Procedural generation in video games refers to the automatic creation of game content, such as levels, environments, and characters, through algorithmic pro- cesses rather than manual design. This approach enables developers to achieve diverse video game scene patterns, enhancing player experiences. Multi-criteria decision-making methods are employed in procedural generation to balance mul- tiple objectives, such as gameplay variety, aesthetics, and a fluid combination of abstract video game-level features. Neutrosophic sets, a mathematical framework dealing with indeterminate and uncertain information, offer a way to handle am- biguous elements in procedural generation, adding a unique creative dimension to the process. The dissertation consists of an introduction, three main chapters, general con- clusions, and a list of references. The first chapter performs a literature review on creative procedural generation methods for video games and formulates the dis- sertation’s objectives. The second chapter proposes a novel approach for proce- dural video game scene generation, which uses genetic algorithms, employs MCDM methods for fitness function, and models creativity-based criteria. Pro- posed methods include WASPAS-SVNS and CoCoSo fitness functions for the genetic algorithm, regional object morph algorithm and modelling of Gestalt de- sign principles for the fitness functions. The third chapter evaluates, explores and presents the generated result arte- facts of the proposed creative procedural generation method. The case study re- sults show how the algorithm can increase the creative value of the generated ar- tefacts and reduce the time for manual decision-making of creative tasks. The method reduces the number of repetitive game scene patterns and generates a sig- nificant number of unique game object layout patterns. MCDM methods and neu- trosophic sets ensure the combination of fluid-conflicting criteria. Generated ar- tefact features are easy to distinguish and do not make generated iterations chaotic by not employing every criterion identically in a single algorithm run. One gener- ated game scene can employ more than one visual design pattern if there is a pos- sibility in the initial genetic algorithm seed and random mutation direction. When combined for different design rules, cellular automata-based rules with local neighbourhood check agents can generate varied video game scene patterns rela- tively quickly. The final algorithm employs an above-average ability to generate creative value.