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NTRL : Génération de rencontres par apprentissage par renforcement pour un ajustement dynamique de la difficulté dans Donjons et Dragons

Created by
  • Haebom

Auteur

Carlo Roméo, Andrew D. Bagdanov

Contour

Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour automatiser la tâche d'équilibrage manuel des Maîtres de Donjon (MD) dans Donjons & Dragons (D&D), appelée « Génération de Rencontres par Apprentissage par Renforcement » (NTRL). NTRL génère des rencontres basées sur les attributs des membres du groupe en temps réel, en définissant le problème du bandit situationnel. Comparée aux heuristiques de MD existantes, elle augmente l'intensité des rencontres en augmentant la durée du combat (+200 %), les dégâts infligés aux membres du groupe, en diminuant les pertes de santé après le combat (-16,67 %) et en augmentant le nombre de morts de joueurs (tout en maintenant un faible taux de destruction du groupe). Elle maintient un taux de victoire élevé (70 %) tout en améliorant la profondeur stratégique et en augmentant la difficulté pour préserver l'équité du jeu, et surpasse les rencontres conçues par des MD humains.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Fournit un système de réglage de difficulté automatisé pour réduire la charge du DM dans D&D.
Offre une expérience de jeu plus immersive grâce à une durée de combat accrue et une profondeur stratégique améliorée.
Validation de l'utilité d'un système automatisé d'ajustement de la difficulté basé sur l'apprentissage par renforcement.
Démontrer la praticité des systèmes automatisés grâce à des performances supérieures par rapport à la DM humaine.
Limitations:
L'évaluation des performances de NTRL peut être limitée à des systèmes D&D ou à des sessions de jeu spécifiques.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour prendre en compte les différents types de joueurs et styles de combat.
Il peut y avoir des limites à refléter parfaitement des situations et des règles de jeu complexes.
Une validation supplémentaire des performances et de la stabilité de NTRL pour un jeu à long terme est nécessaire.
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