[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

NTRL: Tạo cuộc chạm trán thông qua Học tăng cường để điều chỉnh độ khó động trong Dungeons and Dragons

Created by
  • Haebom

Tác giả

Carlo Romeo, Andrew D. Bagdanov

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để tự động hóa nhiệm vụ cân bằng thủ công của Dungeon Master (DM) trong Dungeons & Dragons (D&D), được gọi là 'Tạo cuộc chạm trán thông qua Học tăng cường (NTRL).' NTRL tạo ra các cuộc chạm trán dựa trên các thuộc tính của thành viên trong nhóm theo thời gian thực bằng cách đóng khung bài toán cướp tình huống. So với các phương pháp tiếp cận DM hiện có, nó làm tăng cường độ chạm trán bằng cách tăng thời lượng chiến đấu (+200%), tăng sát thương gây ra cho các thành viên trong nhóm, giảm lượng máu mất sau chiến đấu (-16,67%) và tăng số lượng người chơi tử vong (trong khi vẫn giữ tổng số lần xóa sổ nhóm ở mức thấp). Nó duy trì tỷ lệ thắng cao (70%) trong khi tăng cường chiều sâu chiến thuật và tăng độ khó để duy trì tính công bằng của trò chơi, và vượt trội hơn các cuộc chạm trán do DM con người thiết kế.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Cung cấp hệ thống điều chỉnh độ khó tự động để giảm gánh nặng cho DM trong D&D.
Mang đến trải nghiệm chơi game nhập vai hơn thông qua việc kéo dài thời lượng trận chiến và nâng cao chiều sâu chiến thuật.
Xác thực tính hữu ích của hệ thống điều chỉnh độ khó tự động dựa trên học tăng cường.
Chứng minh tính thực tiễn của hệ thống tự động thông qua hiệu suất vượt trội so với DM của con người.
Limitations:
ĐáNh giá hiệu suất của NTRL có thể chỉ giới hạn ở các hệ thống D&D hoặc phiên chơi trò chơi cụ thể.
Cần nghiên cứu thêm để giải thích cho các loại người chơi và phong cách chiến đấu khác nhau.
Có thể có những hạn chế trong việc phản ánh hoàn hảo các tình huống và quy tắc trò chơi phức tạp.
Cần phải xác nhận thêm về hiệu suất và tính ổn định của NTRL khi chơi game lâu dài.
👍