Geri Dön

Level generation using genetic algorithms and difficulty testing using reinforcement learning in match-3 game

Eşleştirme oyunlarında genetik algoritma ile seviye üretimi ve takviyeli öğrenme ile seviye zorluk belirlemesi

  1. Tez No: 694555
  2. Yazar: SAMET ALP DUKKANCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FERDA NUR ALPASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Oyun endüstrisi zaman geçtikçe büyümüş ve şu an çok büyük bir endüstriye dönüşmüştür. Oyun endüstrinin içeriğinde oyun geliştirme, sanat, ve bu oyunların piyasaya çıkartırılması da dahil olmak üzere çok fazla disiplinlerin bulunduğu bir endüstridir. Mobil oyun sektörü de oyun endüstrinin payı oldukça büyüyen bir parçasıdır. Mobil oyun sektöründe odaklanan konular genel olarak hızlıca bir prototip çıkarmak, otomasyon ve minimum ihtiyaçlar kullanılarak uygulanabilir bir ürün çıkarmaktır. Mobil oyun sektöründe tutunmak için bu bahsedilen işleri her zaman başarılı bir şekilde devam ettirmek ve oluşacak tüm hataları ve zaman ihtiyacı gerektiren işleri minimize etmek gerekmektedir. Oyun üretim hattında zamandan çalan ve doğruluğundan emin olmanın riskli olduğu en problemli alanlardan biri üretilen oyun için oyun seviyeleri oluşturmaktır. Tüm oyun seviyeleri insanların keyif alabileceği bir zorluk seviyesinde ve dizaynında olması gerekmektedir. Bu seviye üretiminin en güvenli yolu bir oyun seviye üreticisinin elinden çıkmasıdır. Seviye üreticisi oyun için gereken seviyeyi kendi tasarlar, belirler ve bir çok kez oynarak test ederek oyunun zorluğunu bu sistemle belirler. Ancak, bu yöntem çok fazla kaynak kullanmakta ve bu nedenle de çok zaman almaktadır. Bu tezdeki çalışma bu problemleri ortadan kaldırmayı hedeflemektedir. Bu hedefe ulaşmak için de oyun seviyesi üretiminde genetik algoritmalar ve üretilen oyun seviyelerinin zorluk seviyesinin ayarlanmasında da takviyeli öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Böylece zorluğu belirlenmiş oyun seviyesi üretimi çok daha kısa sürede yapılıp daha otomasyon bir hale getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The gaming industry is an enormous one that includes game development, art, and marketing. It has grown faster in recent years, especially in the mobile gaming area. Competition in mobile gaming increased in such a way that it brings us some challenges like quick prototyping, automation, minimum viable products, and so on. Level generation is the most important issue in the development period because unique and well-adjusted difficulty for a level is generally tested by humans many times for one level to assure that the level is ready to be added and it is a time consuming process. This thesis aims to come through those issues by the proposed automated level generation for a match-3 game using genetic algorithms and testing all generated levels using reinforcement algorithms to minimize the time consumption for a level designer. This helps game developers easily and quickly generate as many levels as needed.

Benzer Tezler

  1. Gaz türbini kanat ucu geometrisinin aerodinamik ve ısıl optimizasyonu

    Aerothermal optimization of axial gas turbine blade tip geometry

    HIDIR MARAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU

  2. Sürü tabanlı optimizasyon yöntemleri ile havuzlamaya dayalı test tasarımı

    Optimal pool-based test design using swarm-based optimization methods

    MUHAMMET AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ YETGİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KILIÇ

  3. Crew recovery optimization through disruption analysis and deep learning driven column generation

    Aksaklık analizi ve derin öğrenme tabanlı sütun oluşturma ile ekip kurtarma optimizasyonu

    AHMET HEREKOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ÖZGÜR KABAK

  4. Elektrikli araç şarj istasyonlarında sezgisel yöntemler kullanılarak talep cevabı tabanlı optimum enerji yönetimi

    Demand response based optimum energy management using heuristic methods in electric vehicle charging stations

    BİLAL CANOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  5. Genetik algoritma tabanlı akıllı test sayfası üretimi

    Genetic algorithm based intelligent test paper generation

    UFUK TÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM TUNCER