Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä

Automatisoitu pelitestaus on vielä vähäistä peliteollisuudessa, ja koneoppimisalgoritmien nopea kehitys mahdollistaa koneopetetun agentin käyttämisen yhä paremmin pelimoottoreiden sisällä. Tutkimuksessa pelitestauksen osa-alueista keskitytään vaikeustason balansointiin. Tavoitteena oli tutkia, voiko...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Tapio, Tomi
Muut tekijät: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Aineistotyyppi: Pro gradu
Kieli:fin
Julkaistu: 2021
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/78574
_version_ 1828193066170712064
author Tapio, Tomi
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Tapio, Tomi Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Tapio, Tomi Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Tapio, Tomi
datasource_str_mv jyx
description Automatisoitu pelitestaus on vielä vähäistä peliteollisuudessa, ja koneoppimisalgoritmien nopea kehitys mahdollistaa koneopetetun agentin käyttämisen yhä paremmin pelimoottoreiden sisällä. Tutkimuksessa pelitestauksen osa-alueista keskitytään vaikeustason balansointiin. Tavoitteena oli tutkia, voiko agenttia käyttää bullet hell -genren pelin kenttien vaikeustasojen havainnointiin, jolloin tarve ulkopuolisille testaajille vähenisi. Tutkimusta varten toteutettiin bullet hell -genren prototyyppi, jonka kentissä agenttia simuloitiin. Opetetun agentin suoriutumista verrattiin käyttäjädataan, joka kerättiin käyttäjätesteillä. Tulokset osoittivat, että agentin opettaminen tällaisessa haasteellisessa genressä vaatii hyvin paljon opetusaikaa. Lisäksi kenttäkohtainen ylisovittaminen osoittautui suureksi haasteeksi. Tutkimuksen perusteella esitetään havaintoja agentin opettamisen tehostamiseksi, joiden katsotaan olevan hyödyksi pelikehittäjille, jotka ovat kehittämässä vaikeustasoltaan haastavaa peliä ja aikovat hyödyntää koneoppimista kehittämisessä. Automated game testing is still limited in the gaming industry and the rapid development of the machine learning algorithms makes it increasingly possible to use a machine learning agent inside the game engines. In this study, the core aspect of the game testing is a difficulty balancing. This thesis examines whether the agent could be used to detect the difficulty of the levels in the bullet hell genre, thereby reducing the need for the external testers. In this study, a machine-learned agent was simulated in a prototype implemented for the study. The performance of the agent is compared to the user data collected through the user tests. The results showed that teaching the agent in a such a challenging genre requires a lot of teaching time. In addition, the level-specific overfitting proved to be a major challenge. The study presents the findings related to enhancing agent learning that are considered to be beneficial to a game developers who are developing a challenging game and intend to leverage a machine learning in the development.
first_indexed 2021-11-10T21:06:06Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Nieminen, Paavo", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Itkonen, Jonne", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Tapio, Tomi", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2021-11-10T06:22:08Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2021-11-10T06:22:08Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2021", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/78574", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Automatisoitu pelitestaus on viel\u00e4 v\u00e4h\u00e4ist\u00e4 peliteollisuudessa, ja koneoppimisalgoritmien nopea kehitys mahdollistaa koneopetetun agentin k\u00e4ytt\u00e4misen yh\u00e4 paremmin pelimoottoreiden sis\u00e4ll\u00e4. Tutkimuksessa pelitestauksen osa-alueista keskityt\u00e4\u00e4n vaikeustason balansointiin. Tavoitteena oli tutkia, voiko agenttia k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 bullet hell -genren pelin kenttien vaikeustasojen havainnointiin, jolloin tarve ulkopuolisille testaajille v\u00e4henisi. Tutkimusta varten toteutettiin bullet hell -genren prototyyppi, jonka kentiss\u00e4 agenttia simuloitiin. Opetetun agentin suoriutumista verrattiin k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4dataan, joka ker\u00e4ttiin k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4testeill\u00e4. Tulokset osoittivat, ett\u00e4 agentin opettaminen t\u00e4llaisessa haasteellisessa genress\u00e4 vaatii hyvin paljon opetusaikaa. Lis\u00e4ksi kentt\u00e4kohtainen ylisovittaminen osoittautui suureksi haasteeksi. Tutkimuksen perusteella esitet\u00e4\u00e4n havaintoja agentin opettamisen tehostamiseksi, joiden katsotaan olevan hy\u00f6dyksi pelikehitt\u00e4jille, jotka ovat kehitt\u00e4m\u00e4ss\u00e4 vaikeustasoltaan haastavaa peli\u00e4 ja aikovat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 koneoppimista kehitt\u00e4misess\u00e4.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Automated game testing is still limited in the gaming industry and the rapid development of the machine learning algorithms makes it increasingly possible to use a machine learning agent inside the game engines. In this study, the core aspect of the game testing is a difficulty balancing. This thesis examines whether the agent could be used to detect the difficulty of the levels in the bullet hell genre, thereby reducing the need for the external testers. In this study, a machine-learned agent was simulated in a prototype implemented for the study. The performance of the agent is compared to the user data collected through the user tests. The results showed that teaching the agent in a such a challenging genre requires a lot of teaching time. In addition, the level-specific overfitting proved to be a major challenge. The study presents the findings related to enhancing agent learning that are considered to be beneficial to a game developers who are developing a challenging game and intend to leverage a machine learning in the development.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Paivi Vuorio (paelvuor@jyu.fi) on 2021-11-10T06:22:08Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2021-11-10T06:22:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2021", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "84", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.mimetype", "value": "application/pdf", "language": null, "element": "format", "qualifier": "mimetype", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "pelitestaus", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "bullet hell", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "vahvistusoppiminen", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "imitaatio-oppiminen", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Koneopetetun agentin hy\u00f6dynt\u00e4minen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenress\u00e4", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202111105595", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietotekniikka", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Mathematical Information Technology", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "602", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "testaus", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "koneoppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "pelit", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.content", "value": "fulltext", "language": null, "element": "format", "qualifier": "content", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.okm", "value": "G2", "language": null, "element": "type", "qualifier": "okm", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_78574
language fin
last_indexed 2025-03-31T20:02:42Z
main_date 2021-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2021
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/856fe484-5e02-4f6e-9e77-d995b82856b0\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202111105595.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2021
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Tapio, Tomi Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä pelitestaus bullet hell vahvistusoppiminen imitaatio-oppiminen Tietotekniikka Mathematical Information Technology 602 testaus koneoppiminen pelit
title Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä
title_full Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä
title_fullStr Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä
title_full_unstemmed Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä
title_short Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä
title_sort koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell peligenressä
title_txtP Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä
topic pelitestaus bullet hell vahvistusoppiminen imitaatio-oppiminen Tietotekniikka Mathematical Information Technology 602 testaus koneoppiminen pelit
topic_facet 602 Mathematical Information Technology Tietotekniikka bullet hell imitaatio-oppiminen koneoppiminen pelit pelitestaus testaus vahvistusoppiminen
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/78574 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202111105595
work_keys_str_mv AT tapiotomi koneopetetunagentinhyödyntäminenvaikeustasonbalansointiinbullethellpeligenressä