Publikationer från Malmö universitet
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Mixed-initiative procedural generation of dungeons using game design patterns
Malmö högskola, Fakulteten för teknik och samhälle (TS).
Malmö högskola, Fakulteten för teknik och samhälle (TS).ORCID-id: 0000-0002-2644-2785
Malmö högskola, Fakulteten för teknik och samhälle (TS).ORCID-id: 0000-0003-3924-7484
Malmö högskola, Fakulteten för teknik och samhälle (TS).ORCID-id: 0000-0002-7701-0851
2017 (Engelska)Ingår i: Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), IEEE, 2017, s. 25-32Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Abstract: Procedural Content Generation (PCG) can be a useful tool for aiding creativity in the process of designing game levels. Mixed-initiative level generation tools where a designer and an algorithm collaborate to iteratively generate game levels have been used for this purpose. However, it can be difficult for designers to work with tools that do not respond to the common language of games: game design patterns. We present the Evolutionary Dungeon Designer, the first step towards a mixed-initiative dungeon design tool which evolves dungeon rooms using game design patterns, as well as several metrics regarding the placement of treasures and enemies, in the fitness function of a genetic algorithm. Our results show that we are able to control the frequency, shape and type of design patterns, as well as properly place enemies and treasures in the generated rooms, using design pattern-related input parameters.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE, 2017. s. 25-32
Nyckelord [en]
Games, Genetic algorithms, Algorithm design and analysis, Sociology, Statistics, Tools, Generators
Nationell ämneskategori
Teknik och teknologier
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:mau:diva-16846DOI: 10.1109/CIG.2017.8080411Scopus ID: 2-s2.0-85030788443Lokalt ID: 24156OAI: oai:DiVA.org:mau-16846DiVA, id: diva2:1420360
Konferens
2017 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), New York, USA (22-25 August, 2017)
Tillgänglig från: 2020-03-30 Skapad: 2020-03-30 Senast uppdaterad: 2024-02-05Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopushttp://www.cig2017.com

Person

Dahlskog, SteveFont, JoseHolmberg, Johan

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Dahlskog, SteveFont, JoseHolmberg, Johan
Av organisationen
Fakulteten för teknik och samhälle (TS)
Teknik och teknologier

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 74 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf