Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Evoluční algoritmus pro generování 2D kosmických lodí
Název práce v češtině: Evoluční algoritmus pro generování 2D kosmických lodí
Název v anglickém jazyce: Evolutionary procedural content generation of 2D spaceships
Klíčová slova: evoluční algoritmy|procedurální generování obsahu|optimalizace
Klíčová slova anglicky: evolutionary algorithms|procedural content generation|optimization
Akademický rok vypsání: 2023/2024
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce:
Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Vedoucí / školitel: Mgr. Roman Neruda, CSc.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 04.04.2024
Datum zadání: 08.04.2024
Datum potvrzení stud. oddělením: 08.04.2024
Zásady pro vypracování
Procedural content generation (PCG) is an algorithmic technique used in many computer games to design large number of parameterized in-game objects. Evolutionary algorithms (EA) represent a stochastic nature-inspired optimization approach with general objective functions and rich exploration capabilities.

The goal of the thesis is to explore the application of EA to the problem of automatic generation of spaceships for a 2D sci-fi game. The student will propose and design a complete original PCG algorithm implementing suitable encoding of the ships, as well as a collection of evolutionary operators. The algorithm will be tested for feasibility and efficiency in the context of real time game environment.
Seznam odborné literatury
J. Togelius, and G. Yannakakis, and K. Stanley, and C. Browne. 2011. Search-Based Procedural Content Generation: A Taxonomy and Survey. Computational Intelligence and AI in Games, IEEE Transactions on. 3. 172-186, doi: 10.1109/TCIAIG.2011.2148116.

R. Gallotta, K. Arulkumaran, and L. B. Soros. 2022. Evolving spaceships with a hybrid L-system constrained optimisation evolutionary algorithm. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 711–714. https://doi.org/10.1145/3520304.3528775

S. A. Roberts and S. M. Lucas, "Evolving spaceship designs for optimal control and the emergence of interesting behaviour," 2012 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), Granada, Spain, 2012, 342-349, doi: 10.1109/CIG.2012.6374175.

A. E. Eiben and James E. Smith. 2015. Introduction to Evolutionary Computing (2nd. ed.). Springer Publishing Company, Inc.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK