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https://hdl.handle.net/1822/62220
Title: | Adaptive game content generation |
Author(s): | Oliveira, Sérgio Lucas dos Santos |
Advisor(s): | Magalhães, Luís Gonzaga Mendes |
Issue date: | 2017 |
Abstract(s): | From a simple entertainment activity to a learning tool, it is undeniable that video games
are one of the most active and relevant areas in today’s society. Since their inception, video
games experienced an evolution unmatched by almost any other area and today’s video
games go beyond being simple software. They are authentic pieces of art that programmers,
designers and artists work together to build.
As such, it presents no surprise that building a state of the art (AAA) video game is a
very expensive process. If one breaks down the budget it takes to develop a AAA a video
game, one finds that a sizable amount of money goes to developing content for that video
game.
Procedural content generation is based on a strict set of rules and it offers an alternative
to manual design of video game content, optimizing the process of development and thus
reducing its cost.
Because procedural content generation relies on a set of rules, it is possible to take into
consideration the specific needs of a given player and dynamically adjust the game content
to better suit its play style and increase the value s/he takes out of the game.
This work focuses on the development of a preliminary version of a new Procedural
Content Generation (PCG) methodology that generates customized game content that is
dependent on the player’s context.
The main goal of this methodology is to close the gap between players and developers,
offering an easier way for the game developers to access information about each specific
player, allowing them to craft generation algorithms that make use of individual player
information.
This work also contemplates the development of two games that make use of said methodology
and thus generate adaptive content. Desde o simples entretenimento a uma ferramenta de aprendizagem, é inegável que os videojogos são uma das áreas mais activas e relevantes da sociedade atual. Desde o seu aparecimento, os videojogos têm sofrido uma evolução quase incomparável às restantes áreas, sendo que os jogos actuais são mais do que um pedaço de software. São autenticas obras de arte que programadores, designers e músicos (entre outros) trabalham em conjunto para construir. Como tal, não é surpresa que desenvolver um videojogo topo de gama (AAA) seja um processo muito dispendioso. Ao analisar o orçamento de desenvolvimento de um jogo deste tipo, constata-se que uma grande percentagem do orçamento está atribuída ao desenvolvimento do conteúdo para o jogo. A geração procedimental de conteúdo é baseada num conjunto rígido de regras e oferece uma alternativa ao desenvolvimento manual de conteúdos, optimizando assim o processo de desenvolvimento e consequentemente baixar o seu custo. Uma vez que a geração procedimental de conteúdos é baseada num conjunto de regras, é possível que estas tenham em consideração as necessidades de um jogador específico. Deste modo é possível ajustar dinamicamente o conteúdo à medida do jogador, fazendo com que seja tirado o máximo de proveito do jogo. Este trabalho foca-se no desenvolvimento de uma versão preliminar de uma nova metodologia de geração procedimental de conteúdos para jogos, dependente do contexto do jogador. O objectivo principal desta metodologia é o de aproximar os jogadores e os criadores de jogos, de modo a que os criadores possam ter um acesso mais fácil à informação de cada jogador específico, permitindo que os criadores desenvolvam algoritmos de geração de conteúdo utilizando a informação individual de cada jogador. Assim, este trabalho também contempla o desenvolvimento de dois videojogos que fazem uso da metodologia desenvolvida, gerando assim conteúdo adaptativo. |
Type: | Master thesis |
Description: | Dissertação de mestrado em Computer Science |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/62220 |
Access: | Open access |
Appears in Collections: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
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