Mortar：面向自动游戏设计的游戏机制演化

我们提出Mortar，一个用于自动游戏设计、自主演化游戏机制的系统。游戏机制定义了支配游戏玩法的规则与交互，人工设计它们是一个耗时且依赖专家的过程。Mortar将质量多样性算法与大语言模型相结合，以探索多样化的机制集合，这些机制通过合成完整游戏来评估，游戏中同时纳入演化出的机制和来自存档的机制。这些机制通过一个树搜索过程组合成完整游戏来评估，所得游戏依据其保持玩家之间基于技能排序的能力来评价——即更强的玩家是否持续胜过更弱的玩家。我们依据机制对游戏中基于技能排序得分的贡献来评估它们。我们证明Mortar产出的游戏看起来多样且可玩，且其机制对游戏中基于技能排序得分的贡献更大。我们进行了消融实验以评估每个系统组件的作用，并进行用户研究以基于人类反馈评估这些游戏。