Spel är ofta utformade för att forma spelarens beteende på ett önskat sätt, men det kan vara oklart hur designbeslut påverkar utrymmet för beteenden i ett spel. Formgivare utforskar vanligtvis detta utrymme genom mänsklig lektestning, som kan vara tidskrävande och av begränsad effektivitet i att uttömma utrymmet för möjliga beteenden. I detta dokument föreslår vi användning av automatiserade planeringsagenter för att simulera människor av varierande kompetensnivåer för att generera spelgenomgångar. Metrics kan sedan samlas in från dessa spelgenomgångar för att utvärdera den nuvarande speldesignen och identifiera dess potentiella brister. Vi demonstrerar denna teknik i två spel: det populära ordspelet Scrabble och ett samlarbart kortspel i vår egen design som heter Cardonomicon. Med hjälp av dessa fallstudier, visar vi hur med hjälp av simulerade agenter för att modellera människor med varierande kompetensnivåer kan vi extrahera mätvärden för att beskriva spelbalans (i fallet med Scrabble) och belysa potentiella designbrister (i fallet Cardonomicon).
REF använde automatiserade planeringsagenter för att simulera människor för att generera spelgenomgångar.
Monte-Carlo Tree Search for Simulation-based Strategy Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}