Kvalitetsalgoritmer (QD) som MAP-Elites har framträtt som ett kraftfullt alternativ till traditionella enobjektiva optimeringsmetoder. De tillämpades till en början på utvecklingsrobotproblem såsom locomotion och labyrintnavigering, men har ännu inte sett en utbredd tillämpning. Vi hävdar att dessa algoritmer är perfekt lämpade för den rika domänen av videospel, som innehåller många relevanta problem med en mängd framgångsrika strategier och ofta också flera dimensioner längs vilka lösningar kan variera. Detta dokument introducerar en ny ändring av MAP-Elites algoritm som kallas MAP-Elites med Sliding Boundaries (MESB) och tillämpar den på utformningen och ombalanseringen av Hearthstone, ett populärt samlarbart kortspel valt för sitt antal multidimensionella beteende funktioner relevanta för särskilda spelstilar. För att undvika överbefolkade celler med sammansvetsade beteenden, glider MESB gränserna för celler baserat på fördelningen av utvecklade individer. Experiment i detta dokument visar MESB:s prestation i Hearthstone. Resultat tyder på att MESB hittar olika sätt att spela spelet väl längs de valda beteende dimensioner. Ytterligare analys av de utvecklade strategierna avslöjar vanliga mönster som återkommer över beteendemässiga dimensioner och utforskar hur MESB kan hjälpa till att balansera spelet.
I REF har flera experiment med en ändring av MAP-Elites algoritm för design och ombalansering av Hearthstone presenterats.
Mapping Hearthstone Deck Spaces through MAP-Elites with Sliding Boundaries
{'venue': "GECCO '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}