As the complexity and scope of games increase, game testing, also called playtesting, becomes an essential activity to ensure the quality of video games. Yet, the manual, ad-hoc nature of game testing leaves space for automation. In this paper, we research, design, and implement an approach to supplement game testing to balance video games with autonomous agents. We evaluate our approach with two platform games. We bring a systematic way to assess if a game is balanced by (1) comparing the difficulty levels between game versions and issues with the game design, and (2) the game demands for skill or luck.


翻译:随着游戏的复杂性和范围的增加,游戏测试(也称为玩测试)成为确保视频游戏质量的重要活动。然而,游戏测试的手动,佛手天性为自动化留下了空间。在本文中,我们研究,设计和实现了一种用自主代理补充游戏测试来平衡视频游戏的方法。我们使用两个平台游戏评估了我们的方法。我们通过(1)比较游戏版本的难度级别和游戏设计问题,以及(2)游戏对技能或运气的需求,为评估游戏平衡性带来了系统的方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

斯坦福大学最新【强化学习】2022课程,含ppt
专知会员服务
124+阅读 · 2022年2月27日
《行为与认知机器人学》,241页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2021年4月11日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【论文推荐】小样本视频合成,Few-shot Video-to-Video Synthesis
专知会员服务
23+阅读 · 2019年12月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
27+阅读 · 2023年1月5日
Arxiv
24+阅读 · 2021年6月25日
Arxiv
11+阅读 · 2020年12月2日
VIP会员
相关VIP内容
斯坦福大学最新【强化学习】2022课程,含ppt
专知会员服务
124+阅读 · 2022年2月27日
《行为与认知机器人学》,241页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2021年4月11日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【论文推荐】小样本视频合成,Few-shot Video-to-Video Synthesis
专知会员服务
23+阅读 · 2019年12月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员