El documento describe el uso de la generación procedimental de contenidos y la programación genética para crear terrenos para videojuegos de manera automática. Explica cómo la programación genética permite evolucionar árboles de funciones para modelar terrenos que satisfagan objetivos estéticos como la accesibilidad y la presencia de características como acantilados y montañas. También presenta GTPa, un enfoque automático para la generación de terrenos sin necesidad de interacción humana mediante la medición de propiedades del

1. Generación AutomáticaGeneración Automática
de Contenidos parade Contenidos para
Videojuegos medianteVideojuegos mediante
Programación GenéticaProgramación Genética
Francisco Fernández de VegaFrancisco Fernández de Vega
fcofdez.wordpress.comfcofdez.wordpress.com
fcofdez@unex.esfcofdez@unex.esFacultad Informática, UCM
18 Abril 2016

2. Índice
 El negocio de los videojuegos.El negocio de los videojuegos.
 Videjuegos y CI.Videjuegos y CI.
 Generación Procedimental deGeneración Procedimental de
Contenidos.Contenidos.
 Genetic Terrain Programming.Genetic Terrain Programming.
Facultad Informática, UCM
18 Abril 2016

3. Índice
 El negocio de los videojuegos.El negocio de los videojuegos.
 Videjuegos y CI.Videjuegos y CI.
 Generación Procedimental deGeneración Procedimental de
Contenidos.Contenidos.
 Genetic Terrain Programming.Genetic Terrain Programming.
Facultad Informática, UCM
18 Abril 2016

4. Facturación
• En 2014 creción un 31%.
• 83.600 millones en 2014.
– 413 millones de euros en España y
más de 400 empresas censadas.
• GTA V recaudó en 24 horas 815
millones de dólares (Harry Potter
recaudó 220 millones en el mismo
tiempo)
Libro blanco desarrollo español de
videojuegos 2015.

5. Consumo
• Según la AEVI (Asociación Española
de Videojuegos), el consumo global
superó en españa los 1000 millones
de euros.
• En España, 13 millones de
videojugadores.

6. Facturación

7. Cuota de Mercado

8. Empresas

9. Perfiles profesionales

10. Perfiles profesionales

11. c
Hace mucho tiempo...

12. Videojuegos: Pre-historia
• El juego se llamó “Tennis for Two”.
• Programó un movimiento balístico, con
posibilidad de intercepción.
• La construcción se realizó para una
muestra al público de las
instalaciones.
– http://www.youtube.com/watc
h?v=s2E9iSQfGdg

13. Índice
 El negocio de los videojuegos.El negocio de los videojuegos.
 Videjuegos y CIVidejuegos y CI..
 Generación Procedimental deGeneración Procedimental de
Contenidos.Contenidos.
 Genetic Terrain Programming.Genetic Terrain Programming.
Facultad Informática, UCM
18 Abril 2016

14. Computational
Intelligence
 Conjunto de metodologías
computacionales inspiradas por la
naturaleza que permiten atacar
problemas del mundo real.
 (en los que las matemáticas o el
modelado tradicional no sirven).

15. Algoritmos Evolutivos
 Basados en la teoría de la Evolución
mediante selección Natural de
Darwin.
Charles Darwin:
El Origen de las
Especies.
1859.
Introducción
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

16. ¿Evo...qué?

17. ¿Evo...qué?

18. Neodarwinismo
Introducción
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

19. El Mar de la Inteligencia
Artificial
IA
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

20. El Mar de la Inteligencia
Artificial
Soft Computing
IA
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

21. ¿Cómo funciona un AE?
 Un resumen:
 T=0;
 Inicializar y Evaluar [P(t)]
 While condición_fin no alcanzada do
 P´(t)=variation [P(t)]
 Evaluate P´(t)
 P(t+1)=select [P´(t),P(t)]
 T=t+1
 end while
Introduction 21

22. Algoritmos Evolutivos
Algoritmos Evolutivos
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z
Para que la evolución actúe se deben cumplir
cuatro condiciones:
•Los individuos de la población deben ser
capaces de reproducirse.
•La supervicencia de los individuos depende
de caracteres afectados por variaciones.
•Los caracteres pasan de padres a hijos
mediante la herencia.
•Los individuos de la población compiten por
los recursos.
T22
VARIACIÓN.
HERENCIA
SUPERPOBLACIÓN

23. Algoritmos Evolutivos
Los individuos
forman la
población
Diferentes
caracteres:
Los individuos
compiten por
los recursos
Herencia y
Reproducción
T23 Algoritmos Evolutivos
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z
Individuos de la
Población: Soluciones
Candidatas

24. Operaciones Básicas
 Evaluación.
 Selección.
 Cruce.
 Mutación.

25. ¿Porqué funcionan?
 Informalmente, los AEs realizan dos
tareas:
 Exploración del espacio de búsqueda.
 Explotación de zonas “buenas”.
 Formalmente, existen estudios de
convergencia para cada uno de los
algoritmos englobados en los AEs.

26. Problemas abordados
 Air-Injected Hydrocyclone OptimizationArtificial
IntelligenceAssignation of Radio-Link FrequenciesAutomated
Parameter Tuning for Sonar Information ProcessingBin
PackingClusteringCommunication Network DesignConformational
Analysis of DNAData MiningDynamic
Anticipatory Routing in Circuit-Switched Telecommunications Network
Electronic-Circuit LayoutFlow ControlFuzzy Controller DesignGas-
Pipeline ControlGenetic Synthesis of Neural Network Architecture
Hybrid EC SystemsImage Generation and Recognition
Interdigitation (Engineering Design Optimization)Job Shop
SchedulingKnowledge AcquisitionLearningMathematical and
Numerical OptimizationModels of International Security
Multiple Fault DiagnosisNeural Network DesignNonlinear
Dynamical SystemsOrdering Problems (TSP, N-Queens, . . . )
Parallel Process SchedulingParametric Design of AircraftPortfolio
OptimizationQuery Optimization in DatabasesReal Time Control of
Physical SystemsRobot Trajectory Generation
Sequence Scheduling (Genetic Edge Recombination)Strategy
AcquisitionSymbolic Integration and DifferentiationTime-Serie
Analysis and PredictionTraveling
Salesman (Genetic Edge Recombination)
Validation of Communication ProtocolsVLSI DesignWYSIWYG
Artistic DesignX-Ray Crystallography

27. ¿AEs y Videojuegos?
Ms PacMan Competition

28. CI y Videojuegos
7th Workshop on Procedural Content Generation

29. ¿Cuánto cuesta?
– Licencia plataforma 11%
– Otras licencias 12%
– Programación 20%
– Diseño y producción 25%
– Márketing 12%
– Edición y distribución 8%
– Márgenes venta 20%

30. ¿Cuánto cuesta?
– Licencia plataforma 11%
– Otras licencias 12%
– Programación 20%
– Diseño y producción 25%
– Márketing 12%
– Edición y distribución 8%
– Márgenes venta 20%

31. Generación
Procedimental de
Contenidos
• ¿Porqué PCG?
– ¿Cuál es el coste del desarrollo de
contenidos?
• Escenarios.
• Dinámicas del juego.
• Objetivos.
• Guión.
• Música...

32. Yavalath: Juego de Mesa diseñado
mediante Programación Genética.
(Ganador Hummies 2012)

33. Generación
Procedimental de
Contenidos
• No es algo nuevo:
– Se utilizó ya en los años 80.
Akalabeth, world of doom.

34. AEs+Videojuegos
• ¿Qué podemos hacer?
– Generación de Contenidos.
– Inteligencia Computacional.

35. Diseño Evolutivo
 Evolutionary Design by Computers,
P. Bentley. MIT Press.
 The Art of Artificial Evolution, J.
Romero, P. Machado. Springer.

36. Diseño Evolutivo
 Karl Sims:Karl Sims:
 Primordial Dance:Primordial Dance:
http://es.youtube.com/watch?v=vIVjEkWTEXIhttp://es.youtube.com/watch?v=vIVjEkWTEXI
 Panspermia:Panspermia:
http://es.youtube.com/watch?v=AgeuRukfZLhttp://es.youtube.com/watch?v=AgeuRukfZL
 Virtual Creatures:Virtual Creatures:
http://es.youtube.com/watch?v=F0OHycypSGhttp://es.youtube.com/watch?v=F0OHycypSG
"Artificial Evolution for Computer Graphics"
K.Sims, Computer Graphics (Siggraph '91 proceedings), July 1991, pp.319-328

37. Diseño Evolutivo
 Karl Sims: www.genarts.com
Curso Internacional de Verano: 15,
16 Julio, Almendralejo, Badajoz.

38. Diseño Evolutivo
 John Collomose (University of Bath)

39. Diseño Evolutivo
 John Collomose

40. Diseño Evolutivo
 John Collomose

41. Índice
 El negocio de los videojuegos.El negocio de los videojuegos.
 Videjuegos y CI.Videjuegos y CI.
 Generación Procedimental deGeneración Procedimental de
Contenidos.Contenidos.
 Genetic Terrain Programming.Genetic Terrain Programming.
Facultad Informática, UCM
18 Abril 2016

42. Videojuegos y CI
 Diseño de Terrenos.

43. Diseño de Terrenos
 Medición real (remote sensing).
 Modelado artístico (Blender).
 Procedimentales:
 Fractales (Terragen).
 Evolutivo: Diseño evolutivo utilizado con
otros fines.

44. Terragen
http://www.planetside.co.uk/terr
agen/

45. Creatividad
Computacional

46. http://cyberneticserendipit
• Cybernetic
Serendipity
Exhibition, London,
1968.

47. Creatividad
Computacional
• Evolución Interactiva.
• Programación Genética.

48. Programación Genética
• Popularizada por Koza en los 90s.
• Aplica evolución en procesos de
generación automática de
programas.
• Trabaja con estructura de árboles.

49. Programación Genética
b
a
b c
+
*
-
Individuo PG
Terminales
Funciones
Operadores Genéticos:
•Cruce.
•Mutación.
•Selección.
•Reproducción.
Función de Aptitud
T49 Programación Genética
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

50. Programación Genética
Punto de
cruce
b
a
b c
+
*
-
a
b c
+
-b
/
Antes de la
Operación
Después de la
Operación
b c
-b
/ b c
-b
a
+
*
+
a
Subárboles
a
intercambia
rC
R
U
C
E
T50 Programación Genética
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

51. Programación Genética
Punto
de
mutació
n
Después de la operación
b
a
+
*
Subárbo
l
eliminad
o
Antes de la Operación
b
a
b c
+
*
-
b c
c+
-b
/
-a
Nuevo subárbol
generado al
azar
M
U
T
A
C
I
Ó
N
T51 Programación Genética
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

52. Programación Genética
S
E
L
E
C
C
I
Ó
N
Función de
Evaluación
Valores de aptitud
Selección
T52 Programación Genética
F
.
F
e
r
n
á
n
d
e
z

53. Un ejemplo
• Regresión simbólica.

54. Diseño Evolutivo
 ¿GP para diseñar terrenos?
 Objetivos:
 Capaz de generar diferentes tipos
de terrenos.
 Extensible.
 Interactivo e Intuitivo.
 Generación de familias de terrenos.

55. Diseño Evolutivo
 ¿Qué necesitamos?
 Funciones y Terminales + Operadores.

56. Genetic Terrain
Programming
 GTP (Frade, Fernández and Cotta).
 Funciones: plus2; minus2; multiply2;
sin1; cos1; tan1; atan1;
 myLog1; myPower2; myDivide2;
myMod2; mySqrt1;
 negative1; FFT1; smooth1;
gradientX1; gradientY1

57. GTP
• Genetic Terrain
Programming:
– IEA + GP.

58. Interactive EAs
• IEA: An evolutionary Algorithm
with a human being in charge of
fitness evaluation.

59. Interactive Evolutionary
Algorithms
• Standard EA:
– Fitness Evaluation.
– Selection.
– Crossover+Mutation.
• Interactive EA:
– Fitness Evaluation (human made).
– Selection.
– Crossover+Mutation.

60. Evolutionary Art
• Collaborative works...:
Picbreeder (Secretan et al).

61. Evolutionary Art
• Endless forms (Clune & Lipson).

62. EvoEco
• EvoEco is an experimental piece
of software for the creation of
abstract images using simple
virtual drawing creatures.
Kowaliw, Dorin, McCormack

63. GTP
 Interfaz de Usuario.

64. GTP
 Resultados.

65. GTP

66. GTP

67. GTP
 Acantilados

68. GTP
 Montañas.

69. GTP
 Objetivos Estéticos.

70. GTP: Niveles de detalle

71. GTP: Niveles de detalle

72. GTP: Niveles de detalle

73. GTP
 Miguel Frade, F. Fernandez de Vega,
Carlos Cotta, Modelling Video Games'
Landscapes by Means of Genetic
Terrain Programming - A New
Approach for Improving Users'
Experience. Lecture Notes in
Computer Science 4974, 485-490.

74. GTP
 M. Frade, F. Fernández, C. Cotta,
Genetic Terrain Programming - an
Aesthetic Approach to Terrain
Generation, Computer Games and
Allied Technology (CG&AT 2008).
(Seleccionado entre los 6 mejores artículos del congreso).

75. GTPa
• ¿Podemos automatizar GTPi?
• Evitar la interacción con
medidas del terreno:
– Accesibilidad: Fácil de medir.
– Proceso:
• Generar mapas de elevación a
partir del TP
• Medir pendientes y Conectividad.
• Evaluar.

76. GTPa
• Utilización de funciones de ruido en
lugar de valores random.
Paisaje generado con la función
NOISE disponible en Blender.

77. Conjunto de funciones
Terminal set:
orgBlenderNoise, x, y, ERC.

78. GTPa: Fitness function

79. GTPa
• Utilización de funciones y
terminales:

80. GTPa
● TP = cos(atan(minus(exp(X),myDivide(multiply(0.07358,
0.93756), myDivide(X,myLog(myLog(sin(Y))))))))

81. GTPa

82. GTPa

83. GTPa

84. GTPa

85. GTPa
• M. Frade. F. Fernández, C. Cotta,
“Evolution of Artificial Terrains for Video
Games Based on Accessibility”. Evo*
2010 (LNCS 6024).
• Miguel Frade, Francisco Fernández de
Vega, Carlos Cotta, Automatic evolution
of programs for procedural generation of
terrains for video games - Accessibility
and edge length constraints. Soft
Comput. 16(11): 1893-1914 (2012)

86. Resultados
 Grupo de Evolución Artificial.Grupo de Evolución Artificial.
 Claroscuro Digital:Claroscuro Digital:
 http://www.vimeo.com/2333108http://www.vimeo.com/2333108
 http://www.vimeo.com/2994880http://www.vimeo.com/2994880
 http://www.vimeo.com/4997211http://www.vimeo.com/4997211

87. ¿CI y Videojuegos en
Extremadura?

88. Forja Chapas
• https://forja.unex.es/projects/chapa
s