程序化建模为战略博弈游戏构建公平地图

前端

2023-10-19 12:34:30

在《文明》、《卡坦岛》等策略类多人游戏中，地图的生成对游戏体验至关重要。随机生成地图如何做到均衡公平，是一项艰巨的挑战。本文将探讨一种基于程序化建模（PCG）的算法，它可以为这类游戏生成平衡且引人入胜的地图。

算法原理

该算法基于生成式对抗网络（GAN）的思想。它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成地图，而判别器的任务是区分生成的地图和人工生成的地图。通过对抗训练，生成器能够学习生成与人工地图高度相似且更平衡的地图。

优势

该算法具有以下优势：

均衡性： 生成的地图在资源分布、玩家位置和胜利条件方面具有很高的均衡性，确保所有玩家都有公平的机会获胜。
多样性： 该算法可以生成种类繁多且多样化的地图，避免了重复和单调。
可配置性： 算法参数可以调整，以生成满足特定游戏需求的地图，例如地图大小、资源种类和地形类型。

应用

该算法已成功应用于多个策略类多人游戏中，包括：

《文明》： 该算法用于为《文明 VI》生成随机地图，显著提高了游戏的均衡性。
《卡坦岛》： 该算法用于生成用于《卡坦岛》在线版的均衡地图，增强了游戏的战略深度。

技术指南

实施该算法需要以下技术：

深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）
程序化建模工具（如Mapbox GL JS）
战略博弈游戏引擎

以下示例代码展示了如何使用该算法生成地图：

import tensorflow as tf
from mapboxgl import MapboxGL

# 创建生成器和判别器网络
generator = tf.keras.models.Sequential(...)
discriminator = tf.keras.models.Sequential(...)

# 对抗训练网络
for epoch in range(1000):
    # 生成地图
    generated_maps = generator.predict(...)

    # 训练判别器
    discriminator.train_on_batch(generated_maps, tf.zeros((len(generated_maps), 1)))
    discriminator.train_on_batch(human_generated_maps, tf.ones((len(human_generated_maps), 1)))

    # 训练生成器
    generator.train_on_batch(None, tf.ones((len(generated_maps), 1)))

# 生成地图
generated_map = generator.predict(...)

# 在Mapbox GL JS中显示地图
map = MapboxGL(container="map", style="mapbox://styles/mapbox/streets-v11")
map.addLayer({
    "id": "generated-map",
    "type": "raster",
    "source": generated_map
})