Spelbalansering är en viktig del av (dator) speldesignprocessen, där designers anpassar en spelprototyp så att det resulterande spelet är så underhållande som möjligt. Inom industrin bygger utvärderingen av ett spel ofta på kostsamma speltester med mänskliga spelare. Den föreslår sig själv att automatisera denna process med hjälp av artificiella spelare för förutsägelse av gameplay och utfall. I detta dokument undersöks möjligheten till automatisk balansering för kortspelets topptrummor med hjälp av simulerings- och däcksbaserade mål. Dessutom hävdas behovet av en flermålsstrategi genom en bedömning av den enda offentliggjorda metoden (ett enda mål). Vi tillämpar en multi-objektiv evolutional algoritm för att få däck som optimerar mål som utvecklats för att uttrycka rättvisa och spänningen i ett spel av topp-trummor, t.ex.. vinna takt och genomsnittligt antal tricks. Resultaten jämförs med däck från publicerade topp trumfspel med hjälp av de ovan nämnda målen. Möjligheten att skapa däck bättre eller minst lika bra som däck från publicerade topptrummor däck i termer av dessa mål visas. Våra resultat visar att automatisk balansering med den presenterade metoden är möjlig även för mer komplexa spel såsom realtid strategispel.
Volz m.fl. REF utvärdera hur nära spelet slutade samt i kortspelet Top Trumps med målet att automatiskt balansera spelet.
Demonstrating the Feasibility of Automatic Game Balancing
{'venue': "GECCO '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}