基于RL Brush的混合型关卡设计
人工智能
2021-03-01 v3 人机交互
机器学习
摘要
本文介绍了 RL Brush，一种为基于瓦片的游戏设计的、用于混合主动协同创作的关卡编辑工具。该工具使用基于强化学习（reinforcement learning，RL）的模型，通过添加 AI 生成的建议来增强人工关卡设计。在此，我们将 RL Brush 应用于经典益智游戏 Sokoban 的关卡设计。我们将该工具上线并在 39 个不同的会话中进行了测试。结果表明，使用 AI 建议的用户停留时间更长，且他们创建的关卡平均比不使用时更具可玩性和复杂性。
引用
@article{arxiv.2008.02778,
title = {Mixed-Initiative Level Design with RL Brush},
author = {Omar Delarosa and Hang Dong and Mindy Ruan and Ahmed Khalifa and Julian Togelius},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02778},
year = {2021}
}