Eşleştirme oyunlarında genetik algoritma ile seviye üretimi ve takviyeli öğrenme ile seviye zorluk belirlemesi
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (EN)
The gaming industry is an enormous one that includes game development, art, and marketing. It has grown faster in recent years, especially in the mobile gaming area. Competition in mobile gaming increased in such a way that it brings us some challenges like quick prototyping, automation, minimum viable products, and so on. Level generation is the most important issue in the development period because unique and well-adjusted difficulty for a level is generally tested by humans many times for one level to assure that the level is ready to be added and it is a time consuming process. This thesis aims to come through those issues by the proposed automated level generation for a match-3 game using genetic algorithms and testing all generated levels using reinforcement algorithms to minimize the time consumption for a level designer. This helps game developers easily and quickly generate as many levels as needed.
Author
Samet Alp Dukkancı
Institution
How to Cite
Samet Alp Dukkancı (Master Thesis). Eşleştirme oyunlarında genetik algoritma ile seviye üretimi ve takviyeli öğrenme ile seviye zorluk belirlemesi, 2021, Middle East Technical University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Middle East Technical University
- Augustus'un Roma'daki anıt mezarının bir okuması(2020)
- Anarşizm ve adalet(2021)
- Romanlar üzerinden İslami toplumu kurgulamak-İslami edebiyatta kolektif kimliğin oluşturulması ve katılım problemi(2020)
- Türk savunma sanayii için bir Ar-Ge yol haritası(2020)
- Sürdürülebilir kalkınma gündeminin hayata geçirilmesinde ulusal insan hakları kurumlarının rolünü anlamak: Avrupa örneği(2020)
- Geç Roma ve Bizans Anadolusu'nda rotalar ve iletişim (M.S. 4.-9. yüzyıllar)(2020)
