게임의 난이도는 게임의 재미와 깊은 연관이 있다. 하지만 게임 레벨의 난이도를 적절하게 결정 하는 것은 쉽지 않다. 대부분의 경우 사람의 실제 게임 플레이를 통한 테스트가 요구한다. 또한 정 량적인 평가도 어렵다. 따라서 게임 레벨 난이도의 정량적 평가를 자동으로 수행하는 것은 게임 개 발에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 경로 탐색 알고리즘을 사용하여 게임 레벨의 길 찾기 난이도를 평가하였다. 길을 찾는 것은 많은 게임들의 기본 속성으로 게임 레벨의 전반적인 난이도 를 대표한다. 그리고 우리는 게임 레벨의 탐색 가능 영역이 동적으로 확장되고 다시금 탐색이 요구 되는 경우 이전 경로 탐색 결과를 재사용하여 난이도 평가 알고리즘의 성능을 최적화하였다.

This paper aimed at modeling a triangular mesh for triangular grid dome by using improved harmony search algorithm. For this purpose, an optimization process to find a regular triangular mesh on the curved surface was proposed and a program for this was developed. The objective function consisted of the standard deviations of the area and the boundary length of each triangle, and the design variables were regulated by the upper and lower boundary conditions which were calculated depending on the nodal connectivity. Triangular grid dome, which initially had consisted of irregular triangular meshes, was selected as target example. In dome model, its result was very approached to the minimum standard deviation of the area and the boundary length of each triangle.

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 액션 게임에서 지능 캐릭터의 경로 탐색 방법을 제안하였다. 실험방법으로는 유전자 알고리즘의 특성을 살려 이동 캐릭터가 최단 경로를 선택 할 뿐만 아니라 최적경로 탐색이 가능하도록 하였다. 이 때 염색체의 코드화를 그대로 적용할 경우 많은 치사 유전자가 발생하는데 이 문제를 DNA의 행동 특성의 스플라이싱 방법을 이용하여 해결하였다. 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 지능 캐릭터가 경로를 탐색하였다.