Поздравляем с Новым Годом!
   
Телефон: 8-800-350-22-65
Напишите нам:
WhatsApp:
Telegram:
MAX:
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CCXXV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 27 ноября 2025 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Селятыцкий С.С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ПРОЦЕДУРНЫХ МИРОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. CCXXV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 22(224). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/22(224).pdf (дата обращения: 29.12.2025)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ПРОЦЕДУРНЫХ МИРОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ

Селятыцкий Семён Сергеевич

студент, кафедра экономики, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники,

Республика Беларусь, г. Минск

Федосюк Людмила Петровна

научный руководитель,

ст. преподаватель, кафедра экономической информатики, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники,

Республика Беларусь, г. Минск

АННОТАЦИЯ

В работе рассматривается использование клеточных автоматов для процедурной генерации игровых миров. Описаны принципы их работы, основанные на локальных правилах взаимодействия ячеек, и их преимущества в моделировании сложных структур. Приведены примеры использования клеточных автоматов в создании географических ландшафтов, распределении растительности и моделировании динамических процессов. Рассматривается перспективность метода в создании адаптивных игровых миров, изменяющихся в зависимости от действий игрока. Обсуждаются возможные направления развития клеточных автоматов для дальнейшего усложнения и повышения реалистичности виртуальных сред.

 

Ключевые слова: клеточные автоматы; процедурная генерация; игровые миры; моделирование систем.

 

Казалось бы, создание виртуального мира – это задача, требующая огромных ресурсов и тщательной проработки каждой детали. Однако современные технологии позволяют разработчикам создавать сложные игровые вселенные не вручную, а с помощью алгоритмов, способных формировать миры, которые выглядят естественно и разнообразно. Одним из таких методов является процедурная генерация, а клеточные автоматы – мощный инструмент для её реализации.

Клеточные автоматы представляют собой дискретные математические модели, состоящие из регулярной решётки ячеек, каждая из которых может находиться в одном из конечного множества состояний. Изменение состояния ячеек происходит в дискретные моменты времени в соответствии с заданными локальными правилами, зависящими от состояния соседних ячеек. Пример работы клеточного автомата с заданным условием заполнения поля на 50% и дальнейшим применением правила “голосование ­– большинство” приведён на рисунке 1.

 

Рисунок 1. “До” и “после” работы клеточного автомата с заданным условием

 

Многие люди, играющие в компьютерные игры, знакомы с процедурно сгенерированными мирами: бесконечные пещеры в Minecraft, сложные карты в Dwarf Fortress, динамичные песочницы вроде World Sandbox. Процедурная генерация представляет собой метод создания контента, при котором структуры, уровни или целые миры формируются алгоритмически, а не вручную. Клеточные автоматы могут быть использованы в процедурной генерации благодаря их способности моделировать сложные структуры на основе простых локальных правил естественным и логичным способом.

Несмотря на широкое использование клеточных автоматов в различных областях науки, их применение в игровой индустрии имеет свои особенности. Эти алгоритмы могут не только создавать случайные, но и закономерные структуры, моделируя географические особенности, распределение растительности или даже изменения погодных условий. Основной принцип их работы заключается в изменении состояния каждой ячейки игрового мира в зависимости от её окружения, что позволяет формировать динамичные и правдоподобные ландшафты.

Благодаря клеточным автоматам разработчики могут создавать миры, которые не только реагируют на действия игрока, но и адаптируются к его игровому стилю, изменяясь в зависимости от внутриигровых событий. Эти миры эволюционируют со временем, обогащаясь новыми элементами и усложняясь, что делает каждое прохождение уникальным. Они позволяют создавать живые и динамичные окружения, идеально подходящие для жанров, ориентированных на исследование, выживание и создание персонализированного игрового опыта. В таблице 1 представлены основные клеточные структуры, которые могут быть использованы при создании и изменении внутриигровых миров, их функции и условия работы.

Таблица 1.

Клеточные структуры и их функции.

Клеточная структура

Функция

Правила требуемые задания

Структура ландшафта

Генерация рельефа (горы, равнины)

Определение высотных градиентов, уровня воды, плотности объектов

Структура пещер

Создание подземных структур

Начальная случайная засеянность, правила эрозии и роста

Структура растительности

Распространение деревьев, травы, грибов

Влажность, высота, соседство с водой

Структура погоды

Динамическое изменение осадков, температуры, ветра

Глобальные климатические зоны, высотные перепады, сезонность

Структура катаклизмов

Случайные изменения мира (извержения, наводнения)

Активные геозоны, частота событий, триггеры игрока

Структура инфраструктуры

Генерация дорог, поселений

Логические связи между объектами, плотность населения

 

В будущем клеточные автоматы смогут выполнять специализированные задачи, отвечая за различные аспекты внутриигрового мира. Автоматы ландшафта и пещер позволят создавать сложные рельефные структуры, адаптирующиеся под игровые условия, тогда как автоматы растительности и популяции обеспечат динамическое распределение флоры и фауны. Погодные автоматы внесут элемент непредсказуемости, меняя климатические условия, а автомат катаклизмов добавит глобальные изменения мира, реагируя на внутриигровые события. Такие системы могут работать в связке, создавая живой, постоянно меняющийся мир, который становится не просто фоном для игры, а её полноценным участником.

 

Список литературы:

  1. Mutation Models: Learning to Generate Levels by Imitating Evolution / A. Khalifa, M. C. Green, J. Togelius // PCGWorkshop 2022. –  FDG, 2022. – doi: /10.48550/arXiv.2206.05497
  2. Т.Тоффоли, Н. Марголус МАШИНЫ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ / Т.Тоффоли, Н. Марголус – М. : Изд-во "Мир". В/О "Совэкспорткнига", 1990. – С. 41-44.
  3. Исследование динамики поведения клеточных автоматов / И. В. Юрьевич, Д. С. Каширин // E-Scio. 2023. №1 – С. 223-233.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий