Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Oyun Seviyelerinin Zorluklarının Belirlenmesinde Kullanılması

dc.contributor.advisor Karakaya, Ziya
dc.contributor.author Şahbenderoğlu, Turan Ozan
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2024-07-07T12:49:49Z
dc.date.available 2024-07-07T12:49:49Z
dc.date.issued 2020
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
dc.description.abstract In game design, adjusting difficulty is one of the key aspects of financial success. However, this task is costly since it is time-consuming. In the literature, there are very limited studies according to determining the game difficulty. Instead, almost every study is about difficulty adjustment which skips the determining process. This thesis aims to develop a game environment to observe if the machine learning can determine the difficulty of a game and the game levels. For this purpose, a game with five different levels from easy to hard is developed in Unity Engine. A machine learning agent that uses reinforcement learning is also developed and each game level used as learning environment of the agent. In general, the learning process shows that the Cumulative Reward of the agents is decreased as levels become harder. The complexity of the game significantly decreases Cumulative Rewards. The results of this thesis have shown that those level difficulties of a game can be determined by comparing the reinforcement learning agent's performance on collecting rewards in the training area. In other words, machine learning algorithms have a big potential to support the game design phase of the game development process when it comes to determining the level of difficulties.
dc.description.abstract Oyun tasarımında oyunun zorluk seviyesinin ayarlanması, finansal başarı için en önemli etmenlerdendir. Literatürde oyun zorluğunun belirlenmesi hakkında oldukça kısıtlı kaynak bulunmaktadır. Bunun yerine, birçok araştırmacı, zorluğun belirlenmesinden çok, ayarlanması hakkında çalışmalar yapmışlardır. Bu çalışmanın amacı, oyunun ve oyundaki seviyelerin zorluğunu makine öğrenmesi ile belirlemek için bir oyun ortamı geliştirmektir. Bu sebeple Unity oyun motoru kullanılarak, kolaydan zora doğru giden beş seviyeden oluşan bir oyun geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi tekniklerinden Takviyeli Öğrenme kullanılarak bir temsilci geliştirilmiştir. Bu temsilcinin beş farklı öğrenme ortamında seviyeleri denemesi sağlanmış ve sonuçlar incelenmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, seviyeler zorlaştıkça temsilcinin edindiği kümülatif ödül miktarının azaldığı gözlenmiştir. Bu sonuçlar göstermektedir ki, bir oyunun zorluk seviyesi, farklı seviyelerdeki temsilcinin ödül elde etme performansları kıyaslanarak tespit edilebilmektedir. Diğer bir deyişle, oyun geliştirme sürecinin oyun zorluğu belirleme fazında, makine öğrenmesinin büyük bir potansiyeli bulunmaktadır. en
dc.identifier.endpage 56
dc.identifier.startpage 0
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14411/5476
dc.identifier.yoktezid 621685
dc.institutionauthor Karakaya, Ziya
dc.language.iso en
dc.subject Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subject Makine öğrenmesi
dc.subject Computer Engineering and Computer Science and Control en_US
dc.subject Machine learning en_US
dc.subject Takviyeli öğrenme
dc.subject Reinforced learning en_US
dc.title Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Oyun Seviyelerinin Zorluklarının Belirlenmesinde Kullanılması
dc.title Utilization of Machine Learning Algorithms To Determine the Level Difficulties in a Game en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication bfd1f6fe-b2b5-455f-b781-9916b46d604f
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery bfd1f6fe-b2b5-455f-b781-9916b46d604f
relation.isOrgUnitOfPublication e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
621685 Utilization of machine learning algorithms.pdf
Size:
1.46 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections