Koneopetetun agentin hyödyntäminen vaikeustason balansointiin bullet hell -peligenressä - Tapio, Tomi (2021)
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.