基于数据挖掘和数据融合的游戏关卡自动生成系统

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1、基于数据挖掘和数据融合的游戏关卡自动生成系统GameLevelAutomaticGeneratingSystemBasedonDataMiningandDataFusion领域：软件工程作者姓名：齐彦君指导教师：张冰怡副教授企业导师：王金林高工天津大学软件学院2012年12月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的

2、同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要在游戏开发过程中，关卡设计作为游

3、戏开发的重点，如果都由设计师逐一设计将花费大量的时间和资本，而且玩家黏着度低。同时，游戏玩法数据中蕴含着对游戏设计有重要意义的数据。数据挖掘和数据融合是两种分析处理数据、提取有用知识的技术，它们在功能上具有一定的互补性。因此，本文提出了一种基于数据挖掘和数据融合技术的游戏关卡自动生成方法，该方法首先利用布尔逻辑和粗糙集理论相结合的离散化方法对游戏玩法数据进行预处理，并提出了一种基于信息增益的属性约减算法消除冗余属性；接着利用决策树ID3算法建立一个游戏难易程度的评估模型，构造决策树；然后利用数据融合D-S算法得到体现玩家

4、行为的数据，并结合决策树得到对于玩家的难易程度，同时把新的体现玩家行为的数据存入训练数据集中；最后根据难易程度获得游戏关卡参数，并根据关卡数据自动生成游戏关卡。本文对数据挖掘和数据融合两种技术进行深入的研究和实验，研究的成果如下：⑴针对传统的均匀离散化等算法需要人为的设定一些参数处理数据，并且运用该类算法的决策树的识别率并不高等问题，本文采用了基于布尔逻辑和粗糙集理论的离散化算法，该算法不需要一些人为的因素并且识别率也相对比较高，可以有效的对原始数据进行离散化处理。⑵针对所获取的游戏玩法数据中存在冗余的属性的问题，本文需

5、要利用算法处理离散化后的数据。通过对已有的属性约减算法的研究以及ID3决策树算法中信息增益概念的重要性，本文提出了一种基于信息增益的属性约减算法，有效的解决了数据的冗余性。⑶针对未利用剪枝的决策树过于复杂并且识别率不高等问题，通过分析对决策树进行先剪枝和后剪枝的处理后决策树的识别率，该算法平衡了决策树复杂程度和准确率。本文在充分考虑决策树的复杂度和分类正确率后，构造出了一棵尽量简单的决策树。⑷本文研究了数据挖掘和数据融合技术的集成问题。针对两种技术在功能上互补的特性，通过两种技术的结合，完善了模型的获取过程，同时也提高了

6、融合的准确性；建立了两种技术的集成模型，可以有效的应用到信息处理中。关键词：数据挖掘数据融合属性约减游戏关卡自动生成ABSTRACTInthegamedevelopment,ifleveldesignasthefocuswasdesignedonebyone,alotoftimeandcapitalwillbespent,andplayerssticklowdegree.Atthesametime,importantdatawhichhasimportantsignificantinthegamedesignwereco

7、ntainedinthegameplaydata.Datamininganddatafusionaretwoanalyticprocessingdata,extractingusefulknowledgetechnology,theyhascertaincomplementarityonthefunction.Therefore,Agamelevelautomaticgenerationmethodbasedondatamininganddatafusiontechnologyispresentedinthepaper.

8、Inthemethod,gameplaydatawerepretreatedbybooleanlogicandroughsettheorycombinationdiscretionmethod,andanattributereductionalgorithmbasedontheinformationgainwaspu