JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentros

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMASHERPA/RoMEODulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoDerechos de autorContacto/Sugerencias
    Ver ítem 
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Lenguajes y Ciencias de la Computación - (LCC)
    • LCC - Conferencias Científicas
    • Ver ítem
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Lenguajes y Ciencias de la Computación - (LCC)
    • LCC - Conferencias Científicas
    • Ver ítem

    A Self-Adaptive Evolutionary Approach to the Evolution of Aesthetic Maps for a RTS Game

    • Autor
      Lara-Cabrera, Raúl; Cotta, CarlosAutoridad Universidad de Málaga; Fernández-Leiva, Antonio JoséAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2014-04-22
    • Palabras clave
      Inteligencia artificial
    • Resumen
      Procedural content generation (PCG) is a research eld on the rise,with numerous papers devoted to this topic. This paper presents a PCG method based on a self-adaptive evolution strategy for the automatic generation of maps for the real-time strategy (RTS) game PlanetWars. These maps are generated in order to ful ll the aesthetic preferences of the user, as implied by her assessment of a collection of maps used as training set. A topological approach is used for the characterization of the maps and their subsequent evaluation: the sphere-of-in uence graph (SIG) of each map is built, several graph-theoretic measures are computed on it, and a feature selection method is utilized to determine adequate subsets of measures to capture the class of the map. A multiobjective evolutionary algorithm is subsequently employed to evolve maps, using these feature sets in order to measure distance to good (aesthetic) and bad (non-aesthetic) maps in the training set. The so-obtained results are visually analyzed and compared to the target maps using a Kohonen network.
    • URI
      http://hdl.handle.net/10630/7416
    • Compartir
      RefworksMendeley
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros
    preprint_uma.pdf (505.9Kb)
    Colecciones
    • LCC - Conferencias Científicas

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso
    Buscar en Dimension
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
     

     

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA