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Ajuste Dinâmico de Dificuldade pelo desempenho e perfil de jogador em jogo de plataforma
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/872520
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Jacobi, Ricardo Pezzuol | - |
| Autor(es): dc.contributor | mp_cayres96@hotmail.com | - |
| Autor(es): dc.creator | Rosa, Marcos Paulo Cayres | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T15:01:52Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T15:01:52Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-29 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/45223 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/872520 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022. | - |
| Descrição: dc.description | O Ajuste Dinâmico de Dificuldade (ADD) dos jogos pode desempenhar um papel importante para aumentar o envolvimento e a diversão do jogador. A dificuldade de jogo pode ser adaptada de acordo com o desempenho do jogador, seu estado afetivo ou usando um modelo híbrido que combina as duas abordagens. Ademais, pode adaptar configurações ou componentes do jogo e utilizar métricas pré-estabelecidas ou aprendizado de máquina para análise do que será adaptado. Este trabalho investiga os distintos mecanismos de um sistema de ADD para um jogo de plataforma adaptar adequadamente seu nível de dificuldade e manter o jogador em um estado de fluxo. Este trabalho contribui com a definição de um método que estima a dificuldade do jogo a partir de características específicas de componentes comuns ao gênero de plataforma. Também são revisadas métricas para medição do estado do fluxo e do perfil do jogador e propostas regras para criação de níveis ao testar modelos de ADD. O ajuste proposto varia o tamanho da plataforma e a altura do salto, comparando distintas abordagens a partir de sistemas do jogo e verificando a eficiência de cada uma em relação ao monitoramento e análise dos dados e ao controle da adaptação dos componentes. Um jogo de plataforma de código aberto foi adaptado para suportar os algoritmos de ADD e para execução de testes com grupos de amostra, nos quais os participantes respondiam a questionários e tiveram seus dados coletados para fins de investigação. Os resultados indicaram que a dificuldade de jogos de plataforma pode ser estimada pelos componentes dos níveis, incluindo correlação entre a dificuldade e os dados de desempenho dos jogadores. Além disso, perfis de jogadores foram previstos a partir de dados brutos da sessão do jogo e utilizados com métodos de aprendizado de máquina para definir a progressão de dificuldade. Por fim, os modelos de ADD foram capazes de ajustar a dificuldade do jogo aos jogadores, diminuindo a dispersão entre os dados de desempenho e mantendo o jogador em estado de fluxo, especialmente ao utilizar redes neurais diretas para predição da dificuldade experienciada e do perfil do jogador. | - |
| Descrição: dc.description | The Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) of games can play an important role in increasing the player engagement and fun. Gameplay difficulty can be adapted according to the player’s performance, its affective state or by using a hybrid model that combines both approaches. In addition, you can adapt game settings or components and use pre-established metrics or machine learning to analyze what will be adapted. This work investigates the different mechanisms of an DDA system for a platform game to adequately adapt its difficulty level and keep the player in a state of flow. This work contributes with the definition of a method that estimates the game’s difficulty based on specific characteristics of components common to the platform genre. Metrics for measuring the flow state and player profile are also reviewed, and rules for creating levels when testing ADD models are proposed. The proposed adjustment varies the size of the platform and the height of the jump, comparing different approaches from the game systems and verifying the efficiency of each one in relation to the monitoring and analysis of the data and the control of the components adaptation. An open source platform game was adapted to support the ADD algorithms and to run tests with sample groups, in which participants answered questionnaires and had their data collected for research purposes. The results indicated that the difficulty of platform games can be estimated by the components of the levels, including correlation between the difficulty and player performance data. In addition, player profiles were predicted from raw game session data and used with machine learning methods to define difficulty progression. Finally, the DDA models were able to adjust the game difficulty to the players, decreasing the dispersion between the performance data and keeping the player in a state of flow, especially when using feedforward neural networks to predict the difficulty experienced and the player’s profile. | - |
| Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Exatas (IE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Jogos eletrônicos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Ajuste Dinâmico de Dificuldade | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Plataforma 2D | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Perfil de jogador | - |
| Título: dc.title | Ajuste Dinâmico de Dificuldade pelo desempenho e perfil de jogador em jogo de plataforma | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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