Level generation using genetic algorithms and difficulty testing using reinforcement learning in match-3 game

Oyun endüstrisi zaman geçtikçe büyümüş ve şu an çok büyük bir endüstriye dönüşmüştür. Oyun endüstrinin içeriğinde oyun geliştirme, sanat, ve bu oyunların piyasaya çıkartırılması da dahil olmak üzere çok fazla disiplinlerin bulunduğu bir endüstridir. Mobil oyun sektörü de oyun endüstrinin payı oldukça büyüyen bir parçasıdır. Mobil oyun sektöründe odaklanan konular genel olarak hızlıca bir prototip çıkarmak, otomasyon ve minimum ihtiyaçlar kullanılarak uygulanabilir bir ürün çıkarmaktır. Mobil oyun sektöründe tutunmak için bu bahsedilen işleri her zaman başarılı bir şekilde devam ettirmek ve oluşacak tüm hataları ve zaman ihtiyacı gerektiren işleri minimize etmek gerekmektedir. Oyun üretim hattında zamandan çalan ve doğruluğundan emin olmanın riskli olduğu en problemli alanlardan biri üretilen oyun için oyun seviyeleri oluşturmaktır. Tüm oyun seviyeleri insanların keyif alabileceği bir zorluk seviyesinde ve dizaynında olması gerekmektedir. Bu seviye üretiminin en güvenli yolu bir oyun seviye üreticisinin elinden çıkmasıdır. Seviye üreticisi oyun için gereken seviyeyi kendi tasarlar, belirler ve bir çok kez oynarak test ederek oyunun zorluğunu bu sistemle belirler. Ancak, bu yöntem çok fazla kaynak kullanmakta ve bu nedenle de çok zaman almaktadır. Bu tezdeki çalışma bu problemleri ortadan kaldırmayı hedeflemektedir. Bu hedefe ulaşmak için de oyun seviyesi üretiminde genetik algoritmalar ve üretilen oyun seviyelerinin zorluk seviyesinin ayarlanmasında da takviyeli öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Böylece zorluğu belirlenmiş oyun seviyesi üretimi çok daha kısa sürede yapılıp daha otomasyon bir hale getirilmiştir.