現在、プロシージャマップの生成とフィットネス関数を使用して、使用されているアルゴリズムの能力と結果として得られる手続きマップについての論文を作成しています。ポリゴンマップ生成のためのフィットネス関数の計算
私はAmitpのPolygonal Map Generationの仕事を拠り所にしていますが、彼のソースから使用できるUnityバージョンが見つかりました。最近のバージョンに更新し、一部の不足しているセクションを修正し、私の範囲を超えた論文。問題は今、フィットネス機能を実行することです。マップ上の
いくつかの注意：マップがあるため、適応度関数の計算に関しての私の主要な問題の一つである任意の実用的なリソースまたは塩基を（持っていることを意図していない
- 焦点は、少なくとも2つのアルゴリズムを評価することです（perlinはそれらのうちの1つで、2番目はまだわかりませんが、放射状のプロセスが含まれている可能性がありますが、私はこのような要素の存在を前提としています）そのアルゴリズムの使用を検証するためのこのアルゴリズムについて論じている論文をまだ見つけていない）これらのアルゴリズムの結果として得られるマップがどのように「フィットし健全」であるかについては、
フィットネス機能については、Toward multiobjective procedural map generation（Julian Togelius）の資料を参考にしてください。これらは公平性、興味深さ、プレイアビリティに焦点を当てています。必ずしも私の仕事場で最も適用可能なコンポーネントではありませんが、私がこれまでに見つけた唯一の評価基準です。
- ベース距離（ベース間の平均加重距離）。基盤がない地図（またはそのような個別のリソース）を考えると、これは使いにくいものです。
- 地上ベース（地面からのベースあたりの平均仰角）。同上。
- 地図アシンメトリー（戦略的に選択されたセルとその反対側のx軸とy軸の反対の平均標高差）。これは、Amitpによる高度のPolygonalsの地図生成の性質のために使用するのが奇妙です - 高度は内陸に広がり、地図は多角形であるため、x、y、または他の途中の軸には直接の対立はありません。
- リソース距離（1 - [最大dist - dist]）。上記のように、話す個別のリソースはありません。この場合、マップ全体は多種多様なリソースと見なすことができます。
- 上記のとおり、リソースのクラスタリング（リソースが豊富/不足しています）。
だからは、この時点でを立ち往生私は本当に...私は、何とかマップの潜在的なフィットネスと健康を評価しようとしていますが、私は明らかに見つけることができる唯一の機能はとは関係ありません。私が扱うことができる多角形マップ生成の種類と、このアプローチをグリッド化されたシステムに移す試みは、無駄ではないものの、期待される結果には至っていませんでした。
私の質問
どのように私は、以下に示す、多角形のマップに合わせて適応度関数の上にこれらを適応させるか、あるいはそのような結果を計算する代わりに利用するために（学術有効です）いくつかの代替適応度関数を見つけることができます。
自分自身の機能を使いこなすバックグラウンドスタディがないと、バックアップとしての可能性を完全に排除することはできませんが、このようなメトリックの使用を何らかの形で検証しても有効ではありません。