Turinio generavimo metodų, skirtų šaudyklės žanro žaidimui, tyrimas
| Autor: | Kaladė, Lukas |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Blažauskas, Tomas |
| Jazyk: | litevština |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Popis: | Šiame darbe aprašomas „Toxic Wasteland“ žaidimas, skirtas žaisti tinkle nuo vieno iki keturių žaidėjų. Žaidimas buvo įgyvendintas kartu su kolega magistrinio darbo metu ir susideda iš 6 pagrindinių posistemių: grafinė vartotojo sąsaja, žaidėjo duomenų valdymas, žaidėjo valdymas, žaidimo eigos valdymas, tinklo valdymas bei garsų valdymas. Žaidimas yra pirmojo asmens šaudyklė, kurios lygiai, daiktai bei priešai yra atsitiktinai sugeneruojami iš naujo kiekvieną kartą pradedant žaidimą. Analizės dalyje analizuojami įvairūs būdai kurti atsitiktiniams žaidimų lygiams ar žemėlapiams, aprašomi jų privalumai bei trūkumai ir pasirenkamas geriausias metodas suprojektuotam žaidimui įgyvendinti. Tyrimo dalyje pasirinktos 5 metrikos, pagal kurias ištiriama žaidimo atsitiktinio turinio generavimo algoritmų kokybė, pasiūlomi, įgyvendinami ir aprašomi algoritmų patobulinimai. Eksperimentinėje dalyje apskaičiuojamos tyrimo dalyje pasirinktos 5 kokybės metrikos ir įvertinama atsitiktinių turinio generavimo algoritmų kokybė po įgyvendintų algoritmų patobulinimų. Palyginamos metrikos prieš ir po patobulinimų ir daromos išvados ar patobulinimai buvo efektyvūs. This paper describes the ‘‘Toxic Wasteland‘‘ game, which can be played by one and up to four players. The game was implemented with a colleagues during master‘s thesis work and consists of 6 main subsystems: graphical user interface, player data management, game management, game progress management, network management and sound management. The game is a first-person shooter with levels, items, and enemies that are randomly generated every time the game is started. The analysis part analyzes the ways of procedurally creating game levels or maps, describes their advantages and disadvantages and chooses the best method to implement into the designed game. The research part examines the quality of game random content generation algorithms based on selected 5 metrics, proposes, implements, and describes improvements to the algorithms. The experimental part calculates the 5 quality metrics selected in the research part and evaluates the quality of random content generation algorithms after the implemented algorithm improvements. Comparing metrics before and after improvements and concluding whether the improvements were effective. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|