Evolucionando terrenos artificiales con programacicón genética automatizada de terrenos: evolving Artifiical Terrains with Automatec Genetic Terrain Programing

• Autores: Miguel Monteiro da Sousa Frade
• Directores de la Tesis: Francisco Fernández de Vega (dir. tes.) , Carlos Cotta Porras (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Extremadura ( España ) en 2012
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 184
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Antonio Lozano Alonso (presid.) , Francisco Chávez de la O (secret.) , Antonio José Fernández Leiva (voc.) , Leonardo Vanneschi (voc.) , Julian Tolgelius (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Dehesa
• Resumen
  • español

    La industria del videojuego afronta en la actualidad un gran reto: mantener el coste del desarrollo de los proyectos bajo control a medida que estos crecen y se hacen más complejos. La creación de los contenidos de los juegos, que incluye el modelado de personajes, mapas y niveles, texturas, efectos sonoros, etc, representa una parte fundamental del costo final de producción. Por eso, la industria está cada vez más interesada en la utilización de métodos procedurales de generación automática de contenidos. Sin embargo, crear y afinar los métodos procedurales no es una tarea trivial. En esta memoria, se describe un método procedural basado en Programación Genética, que permite la generación automática de terrenos para videojuegos. Los terrenos presentan características estéticas, y no requieren ningún tipo de parametrización para definir su aspecto. Así, el ahorro de tiempo y la reducción de costes en el proceso de producción es notable. Para conseguir los objetivos, se utiliza Programación Genética de Terrenos. La primera implementación de GTP utilizó Evolución Interactiva, en que la presencia del usuario que guía el proceso evolutivo es imprescindible. A pesar de los buenos resultados, el método está limitado por la fatiga del usuario (común en los métodos interactivos). Para resolver esta cuestión se desarrolla un nuevo modelo de GTP en el que el proceso de búsqueda es completamente automático, y dirigido por una función de aptitudo. La función considera accesibilidad de los terrenos y perímetros de los obstáculos. Los resultados obtenidos se incluyeron como parte de un videojuego real.

  • English

    Nowadays video game industry is facing a big challenge: keep costs under control as games become bigger and more complex. Creation of game content, such as character models, maps, levels, textures, sound effects and so on, represent a big slice of total game production cost. Hence, video game industry is increasingly turning to procedural content generation to amplify the cost-effectiveness of video game designers' efforts. However, creating and fine tunning procedural methods for automated content generation is a time consuming task. In this thesis we detail a Genetic Programming based procedural content technique to generate procedural terrains. Those terrains present aesthetic appeal and do not require any parametrization to control its look. Thus, allowing to save time and help reducing production costs. To accomplish these features we devised the Genetic Terrain Programming (GTP) technique. The first implementation of GTP used an Interactive Evolutionary Computation (IEC) approach, were a user guides the evolutionary process. In spite of the good results achieved this way, this approach was limited by user fatigue (common in IEC systems). To address this issue a second version of GTP was developed where the search is automated, being guided by a direct fitness function. That function is composed by two morphological metrics: terrain accessibility and obstacle edge length. The combination of the two metrics allowed us remove the human factor form the evolutionary process and to find a wide range of aesthetic and fit terrains. Procedural terrains produced by GTP are already used in a real video game.