2、基于性能的动态难度调整研究

基于性能的动态难度调整研究

在游戏设计领域，动态难度调整（DDA）是提升玩家体验的关键技术。它能够根据玩家的表现实时调整游戏难度，使游戏既不过于简单让玩家感到无聊，也不过于困难让玩家产生挫败感。本文将深入探讨基于性能的动态难度调整在平台游戏中的应用，包括方法、实验及结果分析。

1.相关研究概述

• 内容生成与难度转换 ：有研究将简单路径转变为具有复杂结构的挑战，通过改变关键位置的组件来实现。
• 益智游戏的动态难度平衡 ：Hawkins等人运用粒子滤波建模技术，根据玩家对挑战和风险的偏好，为不同技能水平的玩家维持满意度。
• 机器学习在游戏适应性中的应用 ：Or等人提出基于深度神经网络的DDA方法，优化用户体验，在益智游戏实验中超越了游戏设计师的手动启发式方法。
• 平台游戏的混合DDA ：Rosa等人开发了包含性能和情感数据的混合DDA，研究其能否使玩家保持心流状态。结果表明，三种DDA模型（性能、情感和混合）在改变平台大小时能调整游戏难度，但未验证对玩家心流状态的改善。

2.研究方法

本研究旨在开发平台游戏的DDA系统，主要包括改进难度估计方法、定义玩家档案识别技术以及通过分类玩家档案应用DDA。
- DDA模型循环图 ：基于相关研究构建了DDA模型的循环图，包含玩家原始数据、指标监测、分析和控制系统四个相互关联的系统。
- 游戏改编