Procedural Content Generation through Quality Diversity
Procedural Content Generation through Quality Diversity
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通过质量多样性生成程序内容
DOI：
10.1109/cig.2019.8848053
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yannakakis, Georgios N.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gravina, Daniele;Khalifa, Ahmed;Liapis, Antonios;Togelius, Julian;Yannakakis, Georgios N.
质量多样性 (QD) 算法搜索一组良好的解决方案，这些解决方案覆盖由行为指标定义的空间。这种通过明确的指标同时关注质量和多样性的做法，使得 QD 算法有别于标准的单目标和多目标进化算法，以及生态位定位等多样性保留方法。这些特性为游戏中的人工智能开辟了新的途径，特别是程序内容生成。创建多个系统不同的解决方案可以为创造性的人机交互和适应性提供新的方法。在过去的几年中，已经提出了一些 QD 在程序内容生成和游戏中的应用；我们讨论这些问题并提出未来工作的挑战。
Quality-diversity (QD) algorithms search for a set of good solutions which cover a space as defined by behavior metrics. This simultaneous focus on quality and diversity with explicit metrics sets QD algorithms apart from standard single- and multi-objective evolutionary algorithms, as well as from diversity preservation approaches such as niching. These properties open up new avenues for artificial intelligence in games, in particular for procedural content generation. Creating multiple systematically varying solutions allows new approaches to creative human-AI interaction as well as adaptivity. In the last few years, a handful of applications of QD to procedural content generation and game playing have been proposed; we discuss these and propose challenges for future work.
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--
作者：
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