We propose the Interactive Constrained MAP-Elites, a quality-diversity solution for game content generation, implemented as a new feature of the Evolutionary Dungeon Designer: a mixed-initiative co-creativity tool for designing dungeons. The feature uses the MAP-Elites algorithm, an illumination algorithm that segregates the population among several cells depending on their scores with respect to different behavioral dimensions. Users can flexibly and dynamically alternate between these dimensions anytime, thus guiding the evolutionary process in an intuitive way, and then incorporate suggestions produced by the algorithm in their room designs. At the same time, any modifications performed by the human user will feed back into MAP-Elites, closing a circular workflow of constant mutual inspiration. This paper presents the algorithm followed by an in-depth analysis of its behaviour, with the aims of evaluating the expressive range of all possible dimension combinations in several scenarios, as well as discussing their influence in the fitness landscape and in the overall performance of the mixed-initiative procedural content generation.


翻译:我们提出互动组合组合-Elites(互动组合组合-Elites),这是一个用于游戏内容生成的高质量多样性解决方案,作为演进式Dungeon Dungeon设计器的一个新特征实施:一个用于设计地牢的混合举措共振工具。该功能使用MAP-Elites算法,一种根据不同行为层面的得分将人口分隔于多个细胞之间的照明算法。用户可以随时灵活和动态地在这些维度之间互换,从而以直观的方式指导进化过程,然后将算法产生的建议纳入他们的房间设计。同时,人类用户进行的任何修改都将反馈到MAP-Elites,结束一个不断相互启发的循环工作流程。本文介绍了算法,然后深入分析其行为,目的是评估若干情景中所有可能的维度组合的表达范围,并讨论其对健康景观和混合倡议程序内容生成的总体表现的影响。

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