Evolutionary Tabletop Game Design: A Case Study in the Risk Game

要約

ゲームを手動で作成して評価するのは、困難で骨の折れる作業です。
手続き型コンテンツ生成は、ゲーム アーティファクトの作成によって役立ちますが、通常はゲーム全体ではありません。
進化的アルゴリズムと自動プレイテストを組み合わせた進化的ゲームデザインは、シンプルな機器で斬新なボードゲームを作成するために使用されています。
ただし、元のアプローチには、サイコロ、カード、マップを使用した複雑な卓上ゲームは含まれていません。
この研究では、プレイヤーが勝つためにマップ領域を征服する必要がある軍事戦略ゲームであるリスクのバリアントを生成することでプロセスを評価する、卓上ゲームへのアプローチの拡張を提案しています。
これは、遺伝的アルゴリズムを使用して選択したパラメーターを進化させるだけでなく、ゲームをテストするルールベースのエージェントと、生成された新しいバリエーションを評価するさまざまな品質基準を使用してこれを実現しました。
私たちの結果は、より小さなマップを使用して元のゲームの新しいバリエーションが作成され、その結果、試合が短くなることを示しています。
また、バリアントは、通常のドラマを維持しながら、よりバランスの取れた試合を生成します。
また、多くの場合、目的関数は正しく追求されているものの、生成されるゲームはほとんど些細なものであるという、プロセスの限界も特定しました。
この研究は、古典的なボード ゲームを超えた進化的なゲーム デザインの使用に関する有望な研究への道を開きます。

要約(オリジナル)

Creating and evaluating games manually is an arduous and laborious task. Procedural content generation can aid by creating game artifacts, but usually not an entire game. Evolutionary game design, which combines evolutionary algorithms with automated playtesting, has been used to create novel board games with simple equipment; however, the original approach does not include complex tabletop games with dice, cards, and maps. This work proposes an extension of the approach for tabletop games, evaluating the process by generating variants of Risk, a military strategy game where players must conquer map territories to win. We achieved this using a genetic algorithm to evolve the chosen parameters, as well as a rules-based agent to test the games and a variety of quality criteria to evaluate the new variations generated. Our results show the creation of new variations of the original game with smaller maps, resulting in shorter matches. Also, the variants produce more balanced matches, maintaining the usual drama. We also identified limitations in the process, where, in many cases, where the objective function was correctly pursued, but the generated games were nearly trivial. This work paves the way towards promising research regarding the use of evolutionary game design beyond classic board games.

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