Using artificial intelligence techniques for balancing strategy games
Yapay zeka teknikleriyle strateji oyunlarının dengelemesi
- Tez No: 902864
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED ABDULLAH BÜLBÜL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Strateji oyunu, uzun oyun süreleri boyunca strateji, planlama, kaynak yönetimi ve karmaşık karar verme süreçlerine odaklanan önemli bir video oyunu türüdür. Her bir unsurun diğerlerini etkilediği karmaşık bir ekosisteme sahiptir. Bu tez, strateji oyunlarını dengelemenin karmaşık zorluğunu ele almak için yapay zeka tekniklerinin uygulanmasını araştırmaktadır. Araştırma, strateji oyunu tasarımının iki temel yönünü birleştirmektedir: harita üretimi ve birim dengeleme. Bu çalışmanın ilk bileşeni, yeni bir gürültü fonksiyonu ve tabakalı örnekleme yaklaşımı kullanarak kaynakların oluşturulması ve dağıtılmasını ve üslerin yerleştirilmesini içeren strateji oyunu haritalarının üretilmesi için prosedürel bir yöntem sunmaktadır. Algoritma gerçek zamanlı olarak oynanabilir, çeşitli ve adil haritalar üretebilmektedir. Çalışmalar sırasında, yaygın strateji oyunu unsurları içeren bir oyun geliştirdik ve bunu bir test uygulaması olarak kullandık. Oluşturulan harita düzenlerinin oyuncuların ekonomik büyümesi üzerindeki etkisini daha iyi değerlendirmek için savaş mekanikleri bu bölümün dışında tutulmuştur. İkinci bölüm, strateji oyunlarında, özellikle de geçişsiz ilişkiler sergileyenlerde savaş birimlerini dengeleme zorluğunu ele almaktadır. Birim etkileşimlerini simetrik sıfır toplamlı oyun olarak modellemek için oyun teorisi kavramlarını kullanan bir hesaplama yöntemi önerilmektedir. Algoritma, birim parametrelerine gradyan iniş optimizasyonu uygulayarak, eşit dağılımlı bir stratejiye karşı oynandığında birimler arasındaki kazanç farklarını en aza indirir ve etkili bir şekilde Nash dengesine yakın bir denge elde eder. Hayali oyun ortamında test edilen bu yaklaşım, hiçbir birimin doğası gereği üstün olmamasını sağlayarak stratejik çeşitliliği teşvik eder ve insan oyun testleri yoluyla yinelemeli dengeleme ihtiyacını azaltır. Bu tez, bu iki tamamlayıcı yaklaşımı birleştirerek yapay zeka tekniklerinin strateji oyunlarında oyun dengeleme sürecini otomatikleştirme ve geliştirme potansiyelini ortaya koymaktadır. Önerilen yöntemler, oyun geliştiricileri için değerli araçlar sunarak daha ilgi çekici ve stratejik açıdan zengin oyun deneyimlerinin yaratılmasını sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Strategy game is a major video game genre that focuses on strategy, planning, resource management, and complex decision-making over extended periods of gameplay. It has a complex ecosystem where each element influences the others. This dissertation explores the application of artificial intelligence techniques to address the complex challenge of balancing strategy games. The research combines two key aspects of strategy game design: map generation and unit balancing. The first component of this work presents a procedural method for generating strategy game maps, which involves the creation and distribution of resources and the placement of bases using a novel noise function and stratified sampling approach. The algorithm is capable of producing playable, diverse, and fair maps in real-time. During the studies, we developed a game with common strategy game elements and used it as a test-bed. Combat mechanics are excluded from this part in order to better assess the impact of the generated map layouts on the economic growth of players. The second part tackles the challenge of balancing combat units in strategy games, particularly those exhibiting intransitive relationships. A computational method is proposed, employing game-theoretic concepts to model unit interactions as a symmetric zero-sum game. By applying gradient descent optimization to unit parameters, the algorithm minimizes the payoff differences between units when played against a uniform strategy, effectively achieving a near Nash equilibrium. This approach, tested in a fictitious play environment, ensures that no single unit is inherently superior, promoting strategic diversity and reducing the need for iterative balancing through human playtesting. This dissertation combines these two complementary approaches, showcasing the potential of artificial intelligence techniques to automate and enhance the game balancing process in strategy games. The proposed methods offer valuable tools for game developers, enabling the creation of more engaging and strategically rich gaming experiences.
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağ tabanlı büyük veri ağ mimarileri üzerinde yük dengeleme ve kontrolör yerleştirme probleminin yapay zeka yaklaşımları ile çözümü
Solving load balancing and controller placement problems in software-defi̇ned network based big data network architectures usi̇ng artificial intelligence approaches
BANU ULU
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL BABAYİĞİT
- Aydınlatmanın görüntü işleme problemlerine etkisinin yapay zeka teknikleri kullanılarak analizi
Analysis of the effect of lighting on image processing problems using artificial intelligence techniques
BİRKAN BÜYÜKARIKAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- Development of new electricity system marginal price forecasting models using artificial intelligence and statistical methods
Yapay zeka ve istatistiksel yöntemler kullanarak yeni elektrik sistemi marjinal fiyat tahmin modellerinin geliştirilmesi
MEHMET KIZILDAĞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Yapay zeka algoritmaları kullanarak kompanzasyon kapasitörleri için kalan faydalı ömür kestirimi
Prediction of remaining useful lifetime for compensation capacitors using artificial intelligence algorithms
SERGEN ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ERKMEN
- Dengesiz veri setlerinde aşırı örnekleme teknikleri ile makine öğrenmesi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of machine learning approaches by using oversampling techniques on imbalanced datasets
ÜMİT DİLBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ