Analyzing Enemy Behavior Difficulty: An Automated Framework Exploiting Behavior Trees
Notice bibliographique
Résumé
Balancing difficulty is a cornerstone of effective video game design, directly influencing player engagement and satisfaction. Among the various type of difficulty, comprehensive difficulty of in-game enemies poses a unique challenge due to the intricate rules and parameters defining their behavior. This paper addresses the gap in tools for automatically assessing enemy difficulty, particularly during early development stages where machine learning (ML)-based approaches are often impractical. We propose a novel framework for the automatic measurement of the comprehensive difficulty of enemies modeled using Finite-State Machines (FSM) or Behavior Trees (BT). By leveraging the standardized structure of BTs, our approach calculates difficulty based on two key factors: the amount of information, defined by the number of states, and the structural complexity, quantified using cyclomatic complexity. Additionally, we introduce a method for converting FSM models into BTs, ensuring compatibility with our assessment framework. To validate our method, we conducted experiments using enemy models from Super Mario, demonstrating that our automated algorithm produces results consistent with the intended difficulty levels designed by game developers. By reducing reliance on extensive playtesting, this tool empowers developers to iteratively and objectively evaluate enemy difficulty, even in the early stages of development. Our findings underscore the potential of graph-based methods to revolutionize enemy design workflows, paving the way for more efficient and precise balancing in video game development. This framework also highlights the feasibility of integrating such tools into commercial game engines like Unreal Engine 5 to streamline development processes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».