Dissertação
Automatic Generation of Social Challenges in Games EVALUATED
Personagens Não Jogáveis são um elemento que jogos podem usar para criar cenários de gameplay interessantes. No entanto, estes cenário requerem ou extensivo trabalho manual para serem escritos, ou um sistema de gameplay social que por sua vez usualmente requer um elevado número de regras escritas manualmente. Através da combinação de um sistema de dinâmicas sociais baseado na teoria de poder social de French e Raven, almejámos criar um sistema capaz de gerar estes cenários autonomamente, descartando a necessidade de extensivo trabalho manual. Neste trabalho, criámos um model de interação que implementa uma versão simplificada desta teoria, um algoritmo de geração capaz de produzir cenários segundo esse modelo, e um jogo que põe esses cenários em ação. Um cenário gerado é um conjunto de valores inicias que permitem ao jogador atingir um estado de vitória através de um sequência de ações prevista. Elaborámos testes com utilizadores para aferir a eficácia do nosso sistema e concluímos que o modelo fundacional e a estrutura do algoritmo de geração providenciam as qualidades que procurávamos, nomeadamente a capacidade de gerar cenários diversos e expressivos, com flexibilidade quer para costumizar a geração quer para expandir os algoritmos usados. No entanto, há ainda espaço para melhorias, e algumas falhas no sistema. Algumas são na área de user experience, devido ao jogo em si, e outras inerentes ao algoritmo de geração, sendo as principais a falta de controlo e o tamanho limitado que cenário pode ter para ser gerado em tempo útil.
novembro 13, 2023, 13:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Associado