การศึกษาการปรับปรุงแบบจำลองเพื่อลดการใช้ทรัพยากรในการคำนวณ สำหรับแบบจำลองการปรับระดับความยากง่ายของฉากอย่างอัตโนมัติในเกมประเภทแพลตฟอร์มจากประสิทธิภาพการเล่นของผู้เล่น

นิรัช วัชรสถาพรพงศ์

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/19865

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	วิษณุ โคตรจรัส	-
dc.contributor.author	นิรัช วัชรสถาพรพงศ์	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2012-05-22T15:20:10Z	-
dc.date.available	2012-05-22T15:20:10Z	-
dc.date.issued	2551	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/19865	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551	en
dc.description.abstract	การสร้างฉากเกมคอมพิวเตอร์ประเภทแพลตฟอร์มนั้นเป็นงานที่ยากสำหรับผู้พัฒนา ผู้พัฒนาจะต้องออกแบบและปรับฉากแต่ละฉากให้มีความยากเหมาะสมกับผู้เล่น แต่ระดับความสามารถของผู้เล่นแต่ละคนนั้นอาจต่างกันเป็นอย่างมาก ซึ่งทำให้การออกแบบฉากด้วยมือเป็นขั้นตอนที่ต้องใช้เวลานาน งานวิจัยที่เสนอวิธีการสร้างฉากอย่างอัตโนมัตินั้น มีการใช้หน่วยความจำเป็นจำนวนมาก งานวิทยานิพนธ์นี้จึงนำเสนอวิธีการสองวิธีในการสร้างฉากอย่างอัตโนมัติตามความสามารถของผู้เล่น ที่มีการลดหน่วยความจำที่ใช้ลง วิธีที่หนึ่งเป็นการนำแบบจำลองจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้องมาปรับปรุงการจัดเก็บข้อมูล โดยการตัดความท้าทายที่ไม่จำเป็นออก วิธีที่สองเป็นการนำเสนอแบบจำลองใหม่ที่ใช้เจนิติกอัลกอริทึมในการสร้างฉาก ผลการทดลองพบว่า วิธีการที่นำเสนอทั้งสองวิธีนั้นสามารถใช้สร้างฉากที่มีความยากตามความสามารถผู้เล่นได้จริง และ สามารถลดจำนวนหน่วยความจำที่ใช้งานได้จริงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ	en
dc.description.abstractalternative	Stage generation in platform games is a difficult job for game developers. Each stage has to be designed and adjusted such that it has the right difficulty for players. But players vary a lot in skill. Therefore, manually adjusting the difficulty of a game stage is time consuming. Existing work on automatic level/stage generation utilizes a lot of memory storage. This thesis proposes two methodologies for automatically generating game stages according to a player’s performance, with reduced memory requirement. The first methodology concentrates on enhancing how data is used in an existing approach by removing unnecessary challenges. The second methodology introduces a new stage generation model which uses genetic algorithm. Our result shows that both methodologies can be used to produce game stages suitable for players. The methodologies also statistically reduce the amount of utilized memory.	en
dc.format.extent	4943685 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2008.331	-
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	เกมคอมพิวเตอร์	en
dc.title	การศึกษาการปรับปรุงแบบจำลองเพื่อลดการใช้ทรัพยากรในการคำนวณ สำหรับแบบจำลองการปรับระดับความยากง่ายของฉากอย่างอัตโนมัติในเกมประเภทแพลตฟอร์มจากประสิทธิภาพการเล่นของผู้เล่น	en
dc.title.alternative	Model improvement study for computational resource reduction of automatic level difficulty adjustment in platform games based on player's performance	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	[email protected]	-
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2008.331	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
nirach_wa.pdf		4.83 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record