علوم رایانشی

علوم رایانشی

تنظیم درجة سختی در بازی‌های جورکردنی موبایلی به صورت پویا و با استفاده از سیستم‌های فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 فارغ‌التحصیل مهندسی کامپیوتر دانشکده کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
2 دکترای مهندسی نرم‌افزار دانشکده کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
10.22034/csj.2025.222118
چکیده
تنظیم درجة سختی مراحل به صورت پویا در بازی‌های موبایلی و بخصوص ژانر جورکردنی در سال‌های اخیر مورد توجه بازی‌های مهم این سبک در بازار بازی‌های موبایلی بوده است. استفاده از هوش مصنوعی در جهت دقیق‌تر دسته‌بندی کردن کاربران و تنظیم سطح سختی به صورت پویا می‌تواند کمک شایانی به ترغیب بیشتر کاربران برای ادامة بازی و پیشروی در مراحل کند. در این پژوهش، تلاش بر پویاسازی فرایند تنظیم درجة سختی با استفاده از سیستم‌های فازی خواهد بود تا هر کاربر، سطح سختی متفاوتی متناسب با سطح مهارت خود در پیش‌برد بازی تجربه کند. در این پژوهش از منطق فازی برای طراحی سیستمی که بتواند سطح سختی را به صورت پویا برای کاربران تنظیم کند، استفاده شده است. در ابتدا، زیرساختی برای پیاده‌سازی سیستم‌های کنترلی فازی در موتور بازی‌سازی یونیتی پیاده شده است و سپس با استفاده از آن زیرساخت، یک سیستم کنترلی فازی برای تنظیم پویای سطح سختی در مراحل بازی‌های جورکردنی موبایلی توسعه داده شده ‌است. نتایج ارزیابی‌ها روی30 نفری که هر دو نسخة دارا و فاقد روش پیشنهادی را بازی کردند، نشان داد که روش پیشنهادی شاخص عملکرد میانگین زمان هر جلسه بازی و نرخ تبدیل کاربران را به ترتیب به میزان 86 و 200 درصد، نسبت به وقتی که از روش پیشنهادی استفاده نشود، بالاتر می‌برد.
 
 
 
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]
Andrade, G. 2005."Challenge-sensitive action selection: an application to game balancing," in Proceeding of the IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, Compiegne, France, pp. 194-200.
[2]
Su, X. et al., 2017. "Dynamic difficulty adjustment for maximized engagement in digital games." In Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web Companion, Perth, Australia, pp. 465-471.
[3] 
Zadeh, L. A. 2001. "Fuzzy sets," Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338-353, 1965.
[4]
J. M. Mendel, "Uncertain rule-based fuzzy logic systems: Introduction and new directions", Prentice Hall PTR.
[5]
Wang, L. X. 1996. "A course in fuzzy systems and control", Prentice-Hall, Inc.
[6]
Ross, T. J. 2005. "Fuzzy logic with engineering applications", John Wiley & Sons.
[7]
Mamdani, E. H. & Assilian, S. 1975. "An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller," International Journal of Man-Machine Studies, vol. 7, no. 1, pp. 1-13.
[8]
Jang, J. S. 1993. "ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 23, no. 3, pp. 665-685.
[9]
Juul, J. 2012. "A casual revolution: Reinventing video games and their players", MIT Press.
[10]
Flunger, R., Mladenow, A. & Strauss, C. 2017. "The free-to-play business model," in Proceedings of the 19th  International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services, Salzburg, Austria, pp. 373-379.
[11]
Lin, H. & Sun, C.-T. 2007. "Cash trade within the magic circle: Free-to-play game challenges and massively multiplayer online game player responses", O'Reilly Media, Inc. 2007.
[12]
Hamari, J. & Lehdonvirta, V. 2010. "Game design as marketing: How game mechanics create demand for virtual goods," International Journal of Business Science & Applied Management, pp. 14-29.
[13]
Alha, K., Koskinen, E., Paavilainen J. & Hamari, J. 2019. "Why do people play location-based augmented reality games: a study on Pokemon GO," Computers in Human Behavior, pp. 114-122.
[14]
Lehdonvirta, V. 2009. "Virtual item sales as a revenue model: Identifying attributes that drive purchase decisions," Electronic Commerce Research, pp. 97-113.
[15]
Drachen, A., Canossa, A. & Yannakakis, G. N. 2009. "Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld," in Proceedings of the 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games, Milano, Italy, pp. 1-8.
[16]
Nicholas, F. & Kulshreshth, Arun K. 2024. "Exploring Dynamic Difficulty Adjustment Methods for Video Games." In Virtual Worlds, vol. 3, no. 2, pp. 230-255. MDPI.
[17]
Koster, R. 2013. "Theory of fun for game design", O'Reilly Media, Inc.
[18]
Kose, U. & Deperlioglu, O. 2015. "Design and development of an easy-to-use, interactive fuzzy logic control software system," Applied Mathematics & Information Sciences, vol. 9, no. 12, pp. 883-884.
[19]
Christian, E. & McCoy Jr, M. 2021. "Designing with the Player Experience in Mind: Dynamic Difficulty Adjustment." Final Thesis, University of Edinburg.
[20]
Chineng, V. 2022. "The impact of dynamic difficulty adjustment on player experience in video games." Scholarly Horizons: University of Minnesota, Morris Undergraduate Journal 9, no. 1.
[19]
Yannakakis, G. & Hallam, J. 2007. "Towards optimizing entertainment in computer games," Applied Artificial Intelligence, pp. 933-971.
[21]
Seufert, E. B. 2013. "Freemium economics: Leveraging analytics and user segmentation to drive revenue", Elsevier Publishing.
[22]
Hunicke, R. 2005. "The case for dynamic difficulty adjustment in games", in Proceedings of the 2005 ACM SIGCHI International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology, Valencia, Spain, pp. 429-433.
[23]
Kose, U. & Deperlioglu, O. 2015. "Design and development of an easy-to-use, interactive fuzzy logic control software system," Applied Mathematics & Information Sciences, vol. 9, no. 12, pp. 883-884.