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レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する
2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面
「リクナビ 筆記対策！時事トレ」を制作させていただきました | _level0 - KAYAC Front Engineer Blog
リクナビ 筆記対策！時事トレ 一度やり始めたら止まらない！ クイズ形式で時事問題のトレーニングができるコンテンツ、「筆記対策！時事トレ」を制作させていただきました。 上図のように、三択問題をひたすら答えていきます。 トレーニング終了後はあなただけの「トレーニング報告書」を作成して弱点を補強。全国ランキングも見ることができます。 ゲーム中、ある条件を満たすと隠しキャラが現れ、いいことが起こるなどのイベントもあります。就活生だけではなく、誰でも、何度でも楽しんでほしいコンテンツです。 おかげでだいぶ時事問題には詳しくなりました（笑） 制作にあたって、今回はじめてProgressionフレームワークで実装しました。Progressionを学びながらの実装ということで使い方を覚えるための時間は必要でしたが、十分に恩恵は受けたと思います。 ゲームコンテンツで恐いのは、なんといってもバグです ポートフ
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