手続き的に生成されたカードは、ローグライクの基本的な機能です。 「ランダム性」の概念とほぼ同義の（および正当な理由で）ジャンルでは、ランダム化されたカードが重要な要素を示す最も簡単な方法になりました。



注-戦略ゲームを完了するためのヒントでは、一般的なバトルマップのキーポイントが通常説明され、それらで何をする必要があるかが示されています。指示された手順に従って、いつでも勝つことができます。 もちろん、プレイヤーはパズルを解こうとすることを楽しむことができますが、ゲームがどれほどエキサイティングであっても、すべての解決策を見つけた後、興味は消えます。



したがって、ランダム化されたカードは、さまざまなタスクを設定するたびに無限の再生可能性を提供します。 さらに、プレイヤーの進歩は試行錯誤ではなく、自分のスキルに依存するという事実によって喜びが増します。 それぞれの新しいカードのレイアウトは100％不明であり、これも学習プロセスに緊張を与えます。



もちろん、手続き型マップの利点は、メカニズムとコンテンツに大きなばらつきがない限り意味がありません-単調なハックアンドスラッシュはここでは適していません。 したがって、時の試練に耐えたすべてのローグライクゲームには深いゲームプレイがあります。



この投稿は、Cogmindのマップ生成に関する私の仕事の結果です。

方法

マップを生成するには多くの方法があります。 当然、普遍的なソリューションである方法はないため、ほとんどの開発者は選択した方法を調整します

ゲームに合う方法。 もちろん、最初から独自の方法を開発することもできますが、このトピックの学習を開始するには、最も一般的なアプローチを検討することをお勧めします。



このような情報はインターネット上でいっぱいなので、実装の詳細には触れません。 代わりに、説明のために各画像のソースへのリンクを残します。

Bsp木

BSPツリーを使用して、最も単純で最も典型的なローグライクマップ-廊下で接続された長方形の部屋を作成できます。









BSPツリーの例1（ ソース ）









BSPツリーの例2（ ソース ）

トンネリングアルゴリズム

トンネルアルゴリズムは、実際のダンジョンの建築家のように、廊下や部屋を堅固な「地面」に掘ります。 アルゴリズムを使用すると、多くの場合、無駄なパスや冗長なパスが生じることを除きます。









トンネルプロットの例（ ソース ）



高度にランダム化されたトンネリングアルゴリズムであるDrunkard's Walkは、開いた空間と閉じた空間が混在する洞窟のようなマップを作成するのに役立ちます。









酔っぱらいの散歩の例1（ ソース ）









酔っぱらいの散歩、2（ ソース ）

セルオートマトン

セルラーマシンは 、自然に見える洞窟システムを掘り出すのに最適です。 他の方法とは異なり、この開発者では、マップを生成した後、接続を個別に提供する必要があります。一部のアルゴリズムは分割された領域を作成する可能性が高いためです。









セルオートマトンの例1（ ソース ）









セルオートマトンの例2（ ソース ）



上記のタイプのアルゴリズムからわかるように、記事ではダンジョンの手順生成について説明します。 ほとんどのローグライクは地下で行われますが、これは設計の観点からは論理的です。 「ベーグル」の非常にランダムな性質は、ある時点で（そして非常に頻繁に）プレイヤーが完全に準備ができておらず逃げなければならない相手に会えることを意味します。 ダンジョンには、視点の可視領域と不可視領域を制御するために使用できる十分な量のネガティブスペースがあり、これらはすべて簡単に消化できる形式で表示されます。 長方形の部屋、廊下、洞窟の壁の形で。 敵との会議を部屋に分割すると、より激しいゲームプレイを作成し、小さなスペースに多くのコンテンツを収めることができます。 はい、逃げようとすると、ある敵との会談が別の敵との会談で終わる場合がありますが、経験豊富なローグライク愛好家なら誰でも未知の世界に出くわさないようにアドバイスしています！

設計

生成方法（またはいくつかの方法の組み合わせ）を選択することに加えて、ゲームプレイに適したカードを作成するためのすべてのパラメーターを設定および構成する必要があります。 多くの小さな部屋またはいくつかの大きな部屋？ 長い廊下がたくさんあるのか、廊下がまったくないのか、部屋がドアでつながっているだけですか？ プレイヤーが探索するのを促進する広々とした曲がりくねった洞窟システム、または大気のためにこのように設計された線形の洞窟がありますか？



マップレイアウトはトピックを反映するだけでなく、ゲーム（またはその一部）を渡すプロセスに影響します。 多くのローグライクは、密集した戦闘の割合が高いため、かなり狭い部屋と狭い廊下を使用します。 Cogmindでは、戦闘はほとんどの場合、離れた場所で行われます。そのため、通常、ゲームでは広い廊下と大きな部屋が使用されます。

探検と魅力

ゲームの仕組みを補完するマップを作成することに加えて、ある敵から別の敵への可能な移動ルートに注意を払うことも重要です。 空の廊下と部屋は、プレイヤーが毎ターン戦う必要がないため、実際に役立ちます。 実際のプレーヤーにはリラックスする機会を与える必要があり、さらに重要なことは、すべてがうまくいかなかった場合にそれを把握できるスペースを与えることです。 特に、Cogmindでは、このような追加スペースはステルスの使用にも役立ちます。コンポーネントと戦術を適切に使用すれば、多くの敵を回避できます。



しかし、カードのパラメーターを設定するとき、私が注意を払う主な要因は、ループの数と密度です。 ループとは、複数のパスが1つのポイントにつながる場所を意味します。 ループのない、またはほとんどループのないマップでは、プレイヤーはしばしば戻る必要がありますが、戻るのは面白くありません ！ もちろん、プレイヤーは以前のパスに沿ってルートを選択することもできます。たとえば、オブジェクトを拾ったり、敵を避けたりすることはできますが、同じルートを何度か強制することはできません。 行き止まりで終わる長い道のりでは、少なくとも宝物を敷くか、新しいエリアでドアを見つける必要があります。 Cogmindにはローグライクの標準によるかなり大きなマップがあるため、意味のない方法には特に注意する必要がありました。



また、マップジェネレーターの開発と構成は、ゲーム自体では実行されないことが多いことにも注意してください。 マップ全体を表示して、高レベルで学習できますが、マップが「見栄えが良い」場合、それをプレイするのが面白いという意味ではありません。









洞窟システムのように見えるマップの例を次に示しますが、正しいメカニズムがなければ、プレイするのはあまり面白くありません。行き止まりで終わる長いパスが多すぎます。



生成段階後にカードの接続をテストすることは、カードを使用するかどうかを決定するための重要なステップです（これについては以下で詳しく説明します）。 より複雑な手続き型メソッドを使用すると、生成プロセス自体にこの要件を組み込むことができます。









ループの総数（ source ）を提供するグラフベースのマップ生成手法。

内容

別の課題は、マップ上のオブジェクトの位置を特定することです。 彼女の決定は、ゲーム自体に大きく依存しています。 オブジェクトのランダムな配置は興味深いものになります（これは私が7DRLで行ったこととまったく同じです）。 多くの場合、この段階はダンジョンのパラメーターに依存します。これについては、別のセクションで説明します。



私のCogmindゲームでは、一部が手作業で作成されたダンジョンエリアを使用していることに言及する価値があります。 このような空白の領域は、既製のダンジョン生成アルゴリズムに埋め込む必要があります。 そのようなブランクを製造する前に、それらを作成および変更する問題がありました。 このプロセスは、テキストファイルと組み合わせてREXPaintで実行する方が便利です。



空白のマップフラグメントには多くの利点があり、実際には、手動で作成されたレベルのすべての利点があります。ゲームプロセスの特定の部分に対する制御の改善、およびその一意性はそれらに注目を集め、より記憶/重要にします。 さらに、それらはプレイヤー同士が議論できる共通の基盤になります。 空白を作成することにあまり熱心ではありません。手続き型マップのもう1つの利点は、コンテンツの作成にかかる時間を節約できることです。 ただし、プロットの観点から重要な場所の外観と内容をさらに制御する必要がある場合があります。

コグマインド

Cogmindマップは、トンネリングアルゴリズムとセルオートマトンの組み合わせを使用します。これについては、以下で説明します。

パート2.マップ生成：トンネリングアルゴリズム

主要なCogmindダンジョンのマップは、トンネリングによって「掘り下げられ」ます。 廊下と部屋は、ダンジョン建築家が主人の召使のために住居を建てるのとほぼ同じ方法で掘られます。 空のマップは、マップ内を移動する1つ以上のトンネリングメカニズムによって生成され、自由空間になるすべての領域（廊下、ドア、部屋、ホール）を表示します。



適切なパラメータを使用すると、非常に現実的な環境を作成できるため、トンネリングアルゴリズムが好きです。









ロボットの地下複合施設を見よ！

インスピレーションの源

最初に、インスピレーションの源に敬意を払う必要があります。 以前は、トンネリングアルゴリズムには興味がありませんでした。なぜなら、大きなダンジョンを生成するとき、通常は退屈な繰り返しパターンを作成するからです。 しかし、数年前、 このプロジェクトに出会い、最も重要な概念を紹介しました-トンネリングメカニズムは、移動中に独自のパラメーターを変更できます（このサイトでは、このアイデアの概要を説明しています）。 その結果、特にCogmindが使用する大きなマップでは、より多様なダンジョンができます。



具体的には、このアルゴリズムにはいくつかの奇妙な点があります。なぜこれらすべての無駄で冗長な廊下が必要なのでしょうか？ なぜ彼は均等な幅の廊下を作成しないのですか？*アルゴリズムの作成者が実際のゲームでそれを使用しなかったため、彼の欠点の多くは決して明白にならなかったと思います。









見た目は素晴らしいが、現実的ではない。



*これは、コード内で対称トンネリングメカニズムを使用する方が簡単であるという事実と何らかの関係があると思われます。 ロジックの観点からトンネルを2ピクセルずつ狭くしたり広げたりする必要があるため、任意の幅の廊下を操作するための独自のアルゴリズムを作成しましたが、偶数幅の廊下は徐々に幅が奇数の廊下になりました。 ！









一定の幅（上部中央点から開始）で1つのトンネリングメカニズムによって時間の経過とともに掘られたダンジョンは、奇数の幅（青）のコリドーをさらに作成し始めますが、最初は偶数の幅（オレンジ）のコリドーが作成されました。



幅の狭い廊下を使用することについて心配することはできません。なぜなら、あまりきれいに見えない中心から外れた接続を作成する可能性が高いからです。 ゲームプレイの観点からは幅が2セルの廊下が好きです。狭いので、他のユニットの周りを操作するのに十分なスペースを確保できるからです。 しかし、Cogmindのようなゲームの標準として、3セルの幅の廊下は、戦闘が通常遠くに行われるため、より良い可能性が高くなります。目的のシューティングラインを選択するのに十分なスペースが必要です。



それはともかく、長年にわたって同じ原理に基づいて独自のアルゴリズムを作成してきました。ダンジョンを作成するトンネリングメカニズムは時間とともに進化してパターンを変化させることができます。

パラメータ

トンネリングメカニズムの動作では、幅、方向、速度、回転の確率、部屋を作成する確率、作成した部屋のサイズと形状、メカニズムとダンジョンの他のオブジェクトの間に残されたスペース、完了の瞬間など、多くのパラメーターを制御できます...









例：プレイヤーが次の部屋/廊下への道を簡単に舗装したくない場合は、廊下と部屋の間の境界線を拡大することが望ましい場合があります。 私の場合、国境を小さくしました。なぜなら、状況をより動的にするためにあなたの利点に使用することができない場合、破壊可能な地形は何のためですか？ （しかし、注意してください-決意した敵はあなたを壁を突き通すことさえできます！）



カードの手続き型生成を知っている人なら誰でも、同じアルゴリズムでもパラメータを変更すると非常に異なる結果が得られることを知っています。 後で、このアルゴリズムと組み合わせてさらに動的にする他の関数を示しますが、実際には、ゲームの基礎に必要なすべてをすでに調べました。

大きさ

多くのCogmindカードは7DRLよりも大きくなり、より多くのオープンスペースがあります。 メインダンジョンはマップごとに100×100で、最大のマップは最大200×200です。 これは4倍です。









最大の地図。 レイアウトとスタイルはまだ完全には準備できていませんが、アルゴリズム自体は90％完成しています-歯を減らすためにコードをクリーンアップする必要があります。



なぜ大きなカードが必要なのですか？ 第一に、コグマインドは常により多くのスペースを必要としました。なぜなら、戦闘は主に長距離で戦われるためです-平均して、敵はプレイヤーから15セル以上離れています。 ゲームのコンテンツの変更に対応するために、マップはさらに大きくなります。



世界はより大きくなり、より多くの場所が表示されるため、地域間の遷移がそれほど頻繁に発生しないようにメインマップを配布する必要があります。 一部のゲームスタイルでは、戦いが大きくなることがあります。 誰が知っている、多分あなたは小さな戦争を開始するためにロボットの小さな軍隊を作成することにしましたか？ プレイヤーはゲーム内でより多くのことができるようになったため、これにはより多くのスペースが必要です。



さらに、ゲームは情報の収集に重点を置いています。 7DRLのゲームバージョンにあったセンサーの詳細に加えて、プレイヤーは端末を使用してマップを調べることができます。 大きなカードは、可能な限りプレイヤーがこれらの情報源を使用するように動機付けます。 マップスキームと敵の動きについて詳しく学んだので、秘密のルートをたどることができますが、マップはそれほど小さくないため、この知識はすぐに成功につながります。



7DRLで空いているマップの多くの領域がマシンで占有されるようになるため、より少ないマップスペースが無料になります。 マップ生成の現在の段階では、アルゴリズムはマップの連結性、その通過、およびオープン/クローズドスペースの比率のみに関心があります。 以下で検討するオブジェクトの場所。

構成

上で述べたように（そして画像に示されているように）、新しいマップにはかなりの数の広い廊下と空き地があります。



7DRLのバージョンには、より多くの隠された廊下と場所があったため、実際よりも隠すのが簡単であるように見えました-敵はあなたよりもダンジョンをよく知っているので、簡単にあなたを見つけたり、あなたの周りを回ったりすることさえできました！



マップの開放性は、敵との衝突につながる可能性があるため、プレイヤーは注意を引くことについてより多く考えるようになります。

スキーム

生成プロセス中、トンネリングメカニズムは、プレイヤーが入り口から出口へ移動するための道を開きます。これは通常数個であり、保証された距離で分離されています。 トンネリングメカニズムの移動方法とその決定の採用は、マップの外観を決定する最も重要な側面です。



可能な限り、ほとんどのメカニズムはmechanisms骨に沿って部屋を突破しようとします。 これらは、パーツを非表示/待機または検索できる場所として使用されます。 また、それらは時々大気のためだけに使用されるマシンを含む場合があります。 複数のドアのある部屋は通常、交差点のようなものであり、主要な廊下からの分岐へのアクセスを可能にします。



幅を変更または変更すると、トンネリングメカニズムによって接続が作成されることがあります。 これらは美学だけでなく、そのような接続には、オペレータのボットが近隣で発生する活動を制御できる端末がある場合があります。









これらの接続は、主な廊下に沿って配置されており、ほとんどの場合、ターミナルへのアクセスが含まれています。









ターミナルコリドーを接続するという考え方は、ゲームの最初のレイアウトで使用されました。



トンネリングメカニズムは、ホールと呼ばれる大きな領域にも寄与します。 気付かれずに行きたい場合は、そのようなホールを通過する前に、パトロールやスカウトの隣に移動すると見つかる可能性が高いため、よく考えてください。









ホールには通常、分割可能な大型車が含まれており、そこから障害物を作成して背後に隠すことができます。



投稿の次の部分でトンネリングによって生成されたマップに戻ります。

パート3.カードの生成：セルオートマトン

10レベルの「メインダンジョン」のみに拡張された7DRLゲームとは異なり、Cogmindははるかに広い領域をカバーします。 当然、世界が大きいほど、研究対象地域の変動性は高くなります。 アクションは地下で行われるため、多くのエリアが洞窟であることが判明します。通常、セルラーオートマトンは世代に最適な選択肢です。



しかし、実際には、セルオートマトンの標準ソリューションは使用しません。 （標準的なプロセスはここ 、 ここ 、 ここに書かれています。詳しくは説明しません。）その代わりに、私が気に入ったAndy“ Evil Scientist” Stobirskyのアイデアを使用します。

悪科学

この方法では、セルオートマトンも使用されます-近隣のルールを適用して自然な方法でセルを開閉しますが、マップ全体にルールを常に適用する代わりに、セルをランダムに同時に選択します。 （私たちはローグライクを行い、ランダムが大好きなので、ランダムを使用します！）



パフォーマンスに関しては、完全な最適化により、Andyメソッドは標準よりも高速ですが、同等の結果が得られ、私の目的にははるかに柔軟です。 私はセルオートマトンを使った経験はあまりありませんが、それらを試してみて、良い結果を得るためにそれらを調整することはほとんどできませんでした。 アンディの方法は簡単に良い結果を生み出します。 もちろん、「良い」というのは主観的な視点ですが、私が望んでいたことは、バニラのセルオートマトンを使用して達成することはできませんでした。 より多くの可変性が必要でしたが、この方法の柔軟性により、多くの美しいマップを簡単に作成できました。 セルオートマトンを使用して可変性を実現できると確信しています（生成プロセス中のルールの変更による）が、管理したほど簡単ではありません。





















多くのマップ上で、ルールの適用のランダムな分布が、同じマップ内でもシャープとラウンド、大小のエリアが混在する形で変動性を生み出すことが好きです。



この方法を使用して変更でき、セルオートマトンを使用するときに通常は不可能な変数の1つは、ランダムにアクセスされたセルの数であり、そこから追加の可変性が作成されます。 適用されるルールの数が減ると、より粗いマップが作成されますが、最後のスムージングフェーズは依然として適用可能であり、かなり興味深い結果が作成されます。

つながり

セルオートマトンに基づくカードの手続き型生成のアルゴリズムの場合と同様に、重要なタスクは接続性を確保することです。 マップの複数の無関係なエリア間を移動する方法がない場合、これらのエリアは完全に存在しないように見えます。 解決策の1つは、そのような遠い未接続領域を完全に削除することですが、一部の洞窟スタイルの場合は適用できません。当然、部屋の大きなスポットの代わりに狭い廊下を持つ拡張マップを作成するためのアルゴリズムを使用すると、 多くの矛盾が生じるためです。



したがって、これらの領域を接続する新しい接続を作成することをお勧めします。 1つのオプションは、一部の領域を「成長」させて、他の領域と再接続することです。 2番目は、それらの間のトンネルを破ることです。トンネルは、1）必要なスタイルとテーマに対応し、2）多くの小さな洞窟から洞窟のシステムを作成し、個々に部屋と考えて、そこにオブジェクトを配置できるため、トンネルが好きです（この利点は次のパートで明らかになります。ダンジョンメトリック）。



ここで、私のソリューションは、Mr。Evil Scientistのソリューションとは少し異なります（主に、ゲームでのアプリケーションの詳細を考慮し、より一般的なジェネレーターを作成するためです）。私の解決策は、U字型の折り畳みのほとんどを排除し、すべての洞窟に適用されない可能性のあるいくつかの段階の掘り回しを実行し、洞窟として作成された回廊と分岐回廊の比率を調整します。時々、与えられたパラメーターと、接続されている洞窟の相対的なサイズに基づいて、より広いトンネルを掘ることに決めます。









個々の洞窟をつなぐトンネル。

制御発電

Cogmindの洞窟マップは、前のセクションで示したメインのダンジョンマップほど大きくはありませんが、小さな正方形の洞窟マップであっても、少なくとも私が選択した区画のスタイルでは、探索するのは面白くありません。上記のマップを例にとります（これは、これから使用するスタイルの1つです）。









正方形の洞窟マップのパス。



各デッドロックに重要な宛先ポイントがないと仮定した場合、上記のマップでは頻繁に戻る必要があり、さらに多くの掘られたトンネルでさえ、それをより複雑な接続ネットワークに変えるだけです（より多くのループを作成します）。ただし、洞窟と通常のダンジョンマップとの根本的な違いのため、マップを探索するのはそれほど興味深いものではありません。マップの大まかなエッジには、重要な通路を見逃さないように慎重に調べる必要のある隅がたくさんあります。



平らな壁と四角い部屋がある普通のダンジョンでは、目に見えるエリア全体をすばやく見て、通路がある場所とない場所をかなり正確に判断できます。洞窟では、すべてを慎重にチェックするまで、重要な何かを見逃していないかどうかはわかりません。特にすぐに正しい方向に移動しなかった場合は、退屈になります。



ソリューションは、「制御された」セルオートマトンにあります。生成は通常の方法で行われますが、たとえば以下に示す狭い廊下のように、洞窟が収まる一般的な形式を制限します。









制御されたセルオートマトンによって作成された興味深い洞窟。



したがって、長い枝を持つ鋭いスタイルを使用できますが、同時にすべてが1つの一般的な方向に移動します。

私の

このアルゴリズムの別のバリエーションを地雷に使用できます。通常、これらは小さな地図であり、その上には、保管および加工機械用に掘削された長方形の領域と、廊下で接続されたシャフト自体の領域があります。









鉱山にはさらにジョイントとループがあります。

複合カード

1つのアルゴリズムでカード全体を管理する必要があると言ったのは誰ですか？特殊な領域の特殊なケースでは、セルオートマトンをトンネリングアルゴリズムとうまく組み合わせることができます。









秘密基地？

パート4.ダンジョンメトリックス

アルゴリズムが理想的に手続き的に生成されたマップを作成することはほとんどありません。これが発生しても、そのスキームを分析するために後処理が必要です。ジェネレーターによって作成されたマップを見ると、このスキームがニーズに十分かどうかをすぐに把握できます。また、プレイヤーを止めるために敵が集まるボトルネックや、宝物が横たわるメインパスの外側の領域にも気付く可能性があります。ただし、プログラムの場合、マップは、このエリアまたはそのエリアが何であるかを示す単なる座標であり、一般的な構成やスキームについての手がかりを与えません。私たちと同じ方法でマップを理解して使用するようにゲームを教えるにはどうすればよいですか？ 「ダンジョンメトリック」が必要です。

必要条件

最初の最も重要なことは、結果のカードが必要であることを確認することです。結果を制限することなく、1つのアルゴリズムでさまざまなカードのバリエーションを作成できますが、その中には不適切なものやプレイできないものもあります。そのような場合、そのようなカードを破棄し、再度生成を開始する必要があります。

構成

基本的な最も単純な要件は、結果として得られる再生可能な「オープン」スペースのボリュームです。下の境界線は、カードが圧縮されすぎないことを保証し、上の境界線は、カードを開きすぎないようにします。









これらの2つの洞窟は、同じアルゴリズムによって生成されますが、1つのパラメーターのみが異なります。必要なオープンスペースのボリューム（15〜30％以上、40〜60％未満）。



別の重要な要件は、異なるサイズの個々の部屋/洞窟の数です。









これらの2つのカードは同じアルゴリズムを使用して生成され、必要な部屋数だけが異なります（20以上の小さな部屋、20以下の小部屋、5中の大部屋）。

経路探索

一部のゲームでは、事前に計算されたマップデータを使用してパスの検索を最適化しますが、ここではそれらを考慮しません（完全に破壊可能な環境のCogmindではあまり有用ではありません）。



マップエントリポイントから1つ以上の出口に到達できることを確認する必要があるため、パスの検索はマップ分析の重要な部分です。トンネリングフェーズが機能すると仮定した場合、これはセルオートマトンにとって問題になりませんが、いくつかのトンネリングメカニズムを使用してマップを作成するトンネリングアルゴリズムは、すべてのメカニズムが作成するトンネルを接続することを確認する必要があります。



パス検索が課す可能性のある別の制限は、入力と出力の間の最小距離です。それらが互いに近すぎる場合、マップの大部分は未探索のままになります。これは特にXPシステムがないため、Cogmindで特に当てはまります。プレイヤーは出口に着いたときに最高の報酬（レベル開発/レベリング）を受け取ります。出口が入口に近すぎる場合、そのようなデザインは悪いと見なされる可能性があります。プレーヤーがマップを探索する動機がほとんどないからです。

残りすべて

選択プロセスを自動化する代わりに、ゲームで使用されるカードのセットを手動で選択する手順生成があります。このアプローチは機能しますが、カードバリエーションの数は開発者が選択したセットによって制限されます。 （ただし、一部のゲームではこの方法が使用されます。）



ゲームで使用するカードを選択するとき、またはアルゴリズムを改善するためだけに、マップを別の角度から見ると便利です。たとえば、マップのモノクロビューは、マップの個々の部分に気を取られることなく、ゲームで使用可能なスペースと一般的なレイアウトを確認するのに役立ちます。









左側の通常のビューは、洞窟を明確に認識して配置するのに便利です。モノクロビューでは、ゲームとプレイできないスペースがより明確に表示されます。プレイヤー自身が見たり感じたりするものに近い。



前のセクションの画像を見てください。個々のトンネル、洞窟、部屋、接続、ホールなどが強調されています。これらは処理されたイメージではありません。カードジェネレーター自体のデバッグ機能には、開発に役立つさまざまなモードがあります。



開発中の効果的な問題解決のためのもう1つのヒント：ジェネレーターでは、各カードの生成に使用されるランダムシード（シード）を常に出力します（リストに追加します）。このため、同じマップを再生成してエラーを処理したり、アルゴリズムを改善するためのオプションを検討したりするために、常にこの番号をジェネレータに返すことができます。

投稿

生成されたマップを選択することにしたので、さらに多くのことをしなければなりません。コンテンツとレイアウトを分析して、できるだけ多くの有用な情報を記録します。



覚えておきたい最も単純なコンポーネントは、すべての部屋/洞窟の場所です。トンネリングメカニズムによって掘られた部屋（および廊下）は、自分で作成し、その過程で記録できるため、記録が容易です。洞窟はランダムに成長しているため、別の話です。それらを見つけるには、標準のフラッドフィルアルゴリズムでマップをスキャンするだけです。









接続する前に塗りつぶしを使用してマップ上の洞窟を見つけます。



これは、セルオートマトンによって互いに接続されていない一連の洞窟を作成し、後処理段階で接続する別の利点です。洞窟は、アルゴリズム自体によって個別の「部屋」に自然に分離されます。これは、将来、部屋や廊下を持つ従来のダンジョンで使用されている分析方法を活用できることを意味します。これについては後で詳しく説明します。



地図のさまざまな部分の使用方法を選択する場合、場所とサイズだけが重要な情報ではありません。ドアの位置とその方向（パスまたは待ち伏せの特定の種類の検索を最適化するために使用）、特定の接続と部屋と廊下の接続、トンネルと洞窟、現在の洞窟からアクセス可能な洞窟の接続を記録できます。後で説明する私のお気に入りのデータは、相対的な分離/接続性です。



カード全体の使用方法の決定は、完成したカードについて取得した一般的な統計情報に影響される場合があります。これらは、細胞タイプの割合、エリアの最大および平均隔離、最大の洞窟/ホールなどのデータです。もちろん、不適切なカードをスクリーニングするための追加要件として使用することもできます。

分析とその応用

収集したすべてのデータを、その適合性を判断する以外にどのように使用できますか？最も明白な用途はアイテムの配置です。



7DRLのゲームのロボットと詳細は、部屋にあるか廊下にあるかを考慮せずに作成されました。任意の場所のどこかにある部品の束を見つけることができます。リアリズムとゲームプレイの両方のために、部屋の大部分を保存する方が論理的です（「ドアを開いて詳細を探す価値はありますか？スキャナーが敵の可能性のあるロボットが背後にあることを示していても？」） 。



前述のように、廊下接続の端末の可能性が高く、大きなホールには大きな車が必要です。ほとんどの場合、警備員は交差点を巡回します。マップレイアウトの詳細を記録しないと、最適な場所を選択することは困難です。

つながり

私のお気に入りの洞窟システム分析ツールは、各洞窟の相対的な一貫性を決定することです。









洞窟のつながりの可視化。洞窟が明るいほど、システムとの関連性が高くなります。



多くの場合、直接接続の数自体はほとんど役に立たないため、「接続性」とは、直接接続された洞窟の数に、それらが接続されている洞窟の数を加えたものとして定義します。上記の視覚化では、別々に配置された洞窟の色が濃くなり、接続性が低下します。



マップの異なる部分にある接続性の低い洞窟は、出入り口の位置である可能性が高く、他のものは、好奇心researchers盛な研究者にとって不快な略奪品、秘密、または驚きの良い候補となります。



一方、結束力の高い洞窟では、敵の活動が集中している可能性が最も高くなります。

分離

トンネリングアルゴリズムによって作成されたマップのすべての部屋は、「分離」の値によって評価されます。分離の場合、マップの接続性がはるかに高いため、別の計算基準が使用されます。これは、プレイヤーが入口から出口まで移動できる最短経路までの距離に基づいています。









部屋の隔離の可視化。地図上の最短ルートから遠く離れた暗赤色の部屋。



4つの入り口（出口）（ピンクの点）は、それらの間の最短経路（緑の線）で接続されています。次に、各部屋の入り口から、これらの線のいずれかの最も近い点への経路が検索されます。部屋がパスから遠いほど、赤の色合いが濃くなることに注意してください。（この視覚化では、すべての部屋に赤い色合いがなく、相対的な隔離値は平均を下回っています。「平均」はマップの値に基づいています。）部屋が隔離されるほど、プレイヤーにとって価値のあるまたは興味深い何かが含まれる可能性が高くなります。もちろん、「分離」という考え方は、実際にはそうではないものの、プレイヤーがどこに移動すべきかを知っていることを意味します！しかし、これは正常なことです。プレーヤーは、自分の進路からの大きな逸脱と多数の障害を克服したことに対して少額の報酬を受け取る価値があるからです。

パート5.ダンジョンブランク

手続き的に生成されたカードは素晴らしいですが、アルゴリズムに組み込みの可変性があっても、そのパラメーターを超えるものを作成することはできません。スタイルの整合性を維持することができるため、これは良いことですが、別の領域がこの犠牲になります。



手動で作成したマップのフラグメントにより、必要に応じて、生成されたコンテンツや特定の雰囲気が必要なプロットに重要なエリアとの組み合わせであっても、スタイルの必要な特性を復元できます。カードの残りの部分に組み込まれたブランクは目立ち、これによって記憶されます。









単なる馬鹿げた例ですが、手続き型頭蓋骨の生成用に別のアルゴリズムを記述するのはやり過ぎです。



ビレットを使用すると、パスから逸脱することができます。そうしないと、ゲームプレイの繰り返しが多すぎます（ランダムコンテンツの複数のレイヤーによって再現性が隠されている場合でも）。さらに、ゲームの個々の部分について議論するための「共通の基盤」をプレイヤーに提供します。ランダムで予測不可能なローグライクが多いほど、議論は「一般的なサバイバルのヒント」に限定されます。不変の領域では、「XYZのときに何ができるか」ではなく、「ここで何ができるか」というまったく新しいカテゴリのディスカッションを開くことができます。



そしてこれが唯一の戦略ではありません-変更できないエリアのおかげで、ゲームの読者はストーリーがどこで起こっているかをより明確に理解し、同じエリアを自分の目ですでに見ているので、まったく新しいカテゴリのストーリーが発生する可能性があります。

空白を作成する

REXPaintで空白を描画し 、各セルタイプに異なるタイプの色を割り当て、それらを最初のレイヤーにペイントすることにしました。









最初のテストでは、アルゴリズム開発プログラムと同じパレットが使用されました。



画像の他のレイヤーには、空白は単なるレイアウトではないため、追加情報が保存されます。









設計プロセスを簡素化するためにパレットを変更し、ゲームで使用されているものと同様の黒い背景を与えました。



上の図は、テスト内容を含む完全に構成されたワークピースを示しています。 レイヤー2（レイヤー1の上）には、カードとの接続/統合情報が含まれています（この黄色いデュース、

以下で説明します）。 レイヤー3では、ユニークな車/インテリア要素が描かれています（これらの灰色の線と長方形）。 レイヤー4には、静的オブジェクトの位置を示すリンクが含まれています（緑色の数字/数字）。



特定のオブジェクト（およびほとんどのオブジェクト）を持つすべてのブランクには、レイヤー4に配置されたオブジェクトを説明するテキストファイルが添付されている必要があります。









オブジェクトのランダムな品揃えが含まれている頭蓋骨の準備のためのテストデータ/スクリプト。 理想的には、この情報はワークピースエディタで直接入力/表示/変更されますが、Cogmindの場合、ワークピースとそのオブジェクトは非常に単純なので、テキストファイルを使用することにしました。



オブジェクトは任意の順序でリストでき、リンクとして任意の文字または数字を使用できます。 必要に応じて、ランダム化されたオブジェクトの可能性などの追加機能が実装されます-最も基本的なレベルでゲームが動作するために必要なもののみを作成しました。



そして、これが空白を実際のマップ上のゲームにロードする方法です：









ゲームに頭蓋骨テストが表示されます。 （マップジェネレーターは、追加のロボットとオブジェクトを追加しました。この領域は、ランダムなオブジェクトスポーンの境界から削除されないためです。）

統合

現在、空白の主な問題は、空白をマップの残りの部分に接続する方法です。 ジェネレーターに必要な処理を行わせるだけで、空白をカオスに変えてその意味をすべて破壊することができるため、頭蓋骨の周りの暗い灰色のセルはマップジェネレーターがそれらをブロックすることを禁止します。 代わりに、ワークからの接続を制御します。



まず、マップ記述のテキストファイルからの指示に基づいて、アルゴリズムは.xpファイル（REXPaintによって作成された）を読み取り、その内容を解析してから、別の世代に進む前にセルをマップに配置します（示されている場合はランダムな場所に配置します）。 頭蓋骨の例にある黄色のセルは、廊下の建設が始まると、トンネリングメカニズムがこの地点から南（最も近い境界）に向かって2セル幅のトンネルを掘り始め、マップの残りの部分に接続することを示しています。









空白を含むマップ記述ファイルの部分。「type＆」は画像を含むファイルの名前です。 また、空白に加えて、マップは、ジェネレーターのスコープ外の領域を定義するのに最も役立つ他の一般化された[FEATURE]（要素）をサポートします。



要素は、トンネリングとランダム生成の開始前に配置されるため、ランダム化された配置もサポートします。たとえば、マップの同じエリアに同じ興味深いポイントを見つけることはできません。

申込み

地図から頭蓋骨やその他の興味深い形を切り取るのは、その「キャラクター」という意味ではまったくありません。 ブランクは、特別なNPCやプロットに重要な領域など、ゲームの特定の要件を満たすより機能的な回路を作成するのに最適です。



プレイヤーがマップ上の特定のポイントを「探す」ことを望まないので、必要なミーティングが行われます。 作成するだけです。









メインホールで潜在的な同盟者に会い、彼があなたの言うことを好まない場合、サイドルームにぶら下がっている彼の召使があなたを攻撃します。そうでなければ、彼はあなたを裏部屋の武器の秘密の倉庫に入れます。 （または、テレインスキャナーを使用して、マップの別の部分から奥の部屋に穴を開けたり、穴を開けたりして、好きなものを撮ることができることを確認できます。）



ほぼ同じ方法を使用して、手動で作成されたコンテンツを洞窟に追加しますが、トンネリングアルゴリズムの代わりに、直接リンクを使用して制御不能になったり洞窟を埋めたりしないようにする方が便利です。









うーん、私たちは玄関に行くことができます。

パート6.洞窟の生成と充填

この時点まで、ほとんどのCogmindカードは「部屋と廊下」のスタイルで生成されていました。 幅広いカスタマイズ可能なパラメーターと、多くのテーマコンテンツ（および空白！）を組み合わせることで、このスタイルは世界のさまざまな地域でユニークなゲームプレイを作成する大きな可能性を与えました。



一方、いくつかの異なるカードジェネレーターを組み合わせたベーグルは、プレーヤーに新たな課題や課題を設定するのにはるかにうまく対処できます。 Dungeon Crawl：Stone Soupで使用されるいくつかのマップタイプのアセンブリをご覧ください。









DCSSでのマップ生成の変動の例（一部の説明については、 こちらを参照してください ）。



印象的！



純粋にゲームプレイのバリエーションに加えて、環境、ENT、およびCogmindの雰囲気を考慮する必要があるため、カードのデザインはそれらに依存するため、あまりに急進的な変更の可能性が減少します。 しかし、世界の完全に自動作成された部分に加えて、惑星の内部にあるより自然な領域、つまり洞窟を追加する可能性があります。



もちろん、洞窟を作成する問題は、元のマップおよび関連するアルゴリズムのタスクとは異なります。 幸いなことに、伝承とゲームプレイの観点から見ると、洞窟はまったく異なる意味を持ち、世界の主要地域で使用される「生きている生態系」がないため、これらの既成システムを新しいアーキテクチャに合わせて移行する必要はありません。 （さらに、そのような移行は完全に異なるマップジェネレーターを使用する効果を減らします！）したがって、すべての洞窟はブランチにあります -この概念はこの記事のレイアウトセクションで説明されています 。 このようなブランチには、異なる構成と目的があります。 まだそれらに精通していない場合は、それらについて読むことができます。



このパートでは、コンテンツを詳細に検討しません（したがって、ネタバレはほとんどありません）。 代わりに、洞窟を生成する際に考慮される設計および技術的ソリューションを検討します。

洞窟の生成

ランダム化セルオートマトンのアルゴリズムに関する部分で、上記の洞窟を生成する方法について簡単に紹介しました。 ここでは基本情報を繰り返しませんが、この記事の執筆時点では、洞窟を世界に追加するためのパラメーターはまだ構成されていません（画像はマップジェネレーターのデモテストプログラムで作成されています）。したがって、ゲーム内で実際に洞窟スキームがどのように見えるかを確認する必要があります。



最初に、昨年のリリース後に、鉱山の形の1つのバリエーションが機能する洞窟ジェネレーターに追加されたことを知っておく必要があります。









私を完全に探検しました。



実際、これらは、トンネルで接続された掘られた部屋と混ざった洞窟を含む小さな正方形の領域です。



実際の洞窟システムははるかに大きく、個々の洞窟には拡張の余地があるため、追加の隅を生成する可能性が高くなります。









内容のない洞窟の完全に開いたマップ。 マップには、メインループとパスの画像が重ねられます。



参考のために、通路とメインループの比較的直線的な構造を示す図を描きました。 もちろん、戦術的な目的で使用できるループもありますが、全体的には世界の他の地域よりもはるかに小さくなっています。一部のプレイヤーにとって、これは戦略に大きな影響を与える可能性があります。 「ループのある直線性」のスタイルで設計すると、マップが直線になりすぎないようにする必要がありますが、プレイヤーを煩わしいリターンから救います。 （そしてもちろん、プレイヤーは独立してループを作成し、必要な壁を破壊することができます。）

充填洞窟

洞窟の手続き型スキームを作成するシステムは2014年に準備が整いましたが、コンテンツ生成の最初の段階は昨年だけ追加しました。



「会議」の形式を取り、各洞窟（部屋や廊下の地図上の部屋に似ています）は、小さな会議、報酬、リスクと報酬、脅威という4つのカテゴリに分けられた会議の集まりから取得した独自のコンテンツを持っています。 会議システムは、地図の構成についてのポストの終わりでより詳細に説明されます 。



たとえば、鉱山の場合、会議の潜在的な分布は次のようになります。









対応するカテゴリの色でマークされた予定の分散型の地雷。



この関数は、鉱山の形の洞窟地図を含む他の枝を埋めるために使用されました。 しかし、鉱山は比較的小さく、シンプルな会議のかなり限られたセットが含まれているので、ワークピースのサポートを必要としません。それにより、私は非常に簡単に幅広い独自の（しかし動的な）コンテンツを作成できました。 正直なところ、2015年にゲームがリリースされるまで、洞窟のブランクを実装するのに十分な時間がありませんでしたが、これも役割を果たしました。



鉱山よりもはるかに大きいフルサイズの洞窟では、より良い会議も必要です。 そして、間違いなくもっとあるはずです。 コンテンツのハード設定は時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスであるため、収穫はこれらの分野で非常に役立ちます。 会議のスクリプティングサポートは、前の部分の説明と比較して大幅に改善され、他の多くの機能が他のブランチのワークのコンテンツに追加されました。



最後に本当に必要だったのは、洞窟内の工作物のサポートでした。 ええ、はい、洞窟では空白がサポートされていますが、 会議の空白はサポートされていません。これはより重要で柔軟なタイプです。



Cogmindカードにブランクを追加するには、2つの方法があります。 1つは、ゲームエンジンの一部ではない洞窟ジェネレーター自体にそれらを統合することです（つまり、Cogmind自体がなくても起動できます）。また、その性質上、生成される前に空白があるため、機能が制限されます。洞窟。 したがって、これらの空白は、マップ上で大きな役割を果たさなければなりませんでした。たとえば、巨大で重要な不変のエリアまたは特別な入力/出力です。 このタイプのワークピースをあまりにも積極的に使用すると、このシステムは柔軟性に欠けるため、結果としてカードの再現性と認識可能性が高くなります（少なくとも新しいカードの作業に余分な労力をかけない限り）。 したがって、2番目の方法である会議システムを使用して、ほとんどの洞窟ブランクを追加する方が効率的です。



これにより問題が発生します。静的ブランクを、すでに生成された洞窟マップに統合する方法は？



ワークピース自体は所定の形状を持ち、環境に合わせて変更できないことは明らかです。そのため、ワークピースに合うように洞窟をテラフォームすることが唯一のオプションです。 このプロセスは洞窟のつながりに影響を与えてはならず、結果は見栄えが良く、マップをカオスに変えてはなりません。



ブランクと洞窟を統合する2つの方法を追加しました。 それらが十分にあることを願っています。

中央のブランク

最も簡単に実装できる洞窟ブランクは非常に邪魔で、親の洞窟の幾何学的中心に単純に挿入されます。 （ここで洞窟とは、洞窟システムを構成する多くの洞窟の1つであることを意味します。）以下は、十分に大きな洞窟に直接挿入された前post地の例です。









親洞窟内の前of基地の幾何学的センタリング。



前post基地の領域は、その下の閉じた領域と開いた領域を完全に書き換え、その周りに開いたバッファゾーンがあることに注意してください。 ソリューションは根本的ですが、ここでは非常に適しています。



親の洞窟の一方の端に大きな開口部があり、もう一方の端からの長くて長い廊下がある場合に、私はその洞窟の幾何学的な中心（つまり、この洞窟の最大の開口部に向かう位置）に対してワークピースを中央に置くことにしました。 この場合、洞窟の幾何学的中心は、単純な座標中心からある程度の距離にあります。 この状況では、座標中心は、このタイプのワークピースの配置を管理するルールの1つに違反する可能性があります。ワークピースは、任意の土地と親の洞窟自体に重ねることができますが、他の洞窟には重ねられません 。



中央揃えの空白を使用したデザインの制限の1つは、長方形にする必要があることですが、これが気になる場合は将来この制限を取り除くことができます。 オーガニック/丸みを帯びた中央のブランクは、特に洞窟で主題の目的を持つことができますが、技術的には既存のシステムでは、ブランクの角を丸くすることでシミュレートできます。



ここで、空白は静的ではないことを読者に思い出さなければなりません。多くは異なるスキームとランダム化されたコンテンツを持っているため、1種類の会議でも多くのばらつきがあります。 これは、新しいプレーヤーにとって面白い状況につながります（「ああ、前回からこの場所を覚えています。友好的なロボットが内部にあります-よく、なぜ私を撃ちますか」）同時に、経験豊富なプレーヤーに戦略的な困難をもたらします（「間違いなく有用な戦利品があり、通常のガードを外すことができますが、より強力な敵に待ち伏せされる可能性はわずかです。」



世界の構造について何度か言ったように、分岐は、手続き的に制御されるシステムが積極的に使用される主要な複合体と比較して、世界の予測不可能な部分になるはずですが、経験豊富なプレイヤーにとっては非常に一定で予測可能です。 このようにして、プレーヤーが移動できる2つの異なるタイプのメインエリアを作成します。 設計の観点から見ると、ワークは枝にある「マニュアル」コンテンツであるため、正しく実装することが非常に重要です。

埋め込みブランク

これらのシステムはより複雑であることが判明しました。



プレイヤーがメインルートの外で興味深いミーティングを見つける、または少なくとも洞窟の真ん中に挿入されないように、より標準的な洞窟システムを作成するには、構造にほとんど影響を与えない空白の領域を追加する方法を見つける必要がありました。 これは、既存の洞窟の境界にある空白の領域を切り取る方法を見つける必要があることを意味しました。 つまり、そのような発掘には、十分なスペースが必要であり、そのようなスペースを効果的に見つける方法も必要でした。



上の画像でわかるように、洞窟は非常に密集しています。 したがって、最初は洞窟間の土地（掘ることができる領域）の量を大幅に増やすために、2段階で洞窟を生成する必要があると決めました：最初の段階では、セルオートマトンと同様に、通常のマップ生成プロセスの過程で境界をマークする洞窟のようなスポットを設定するプロセスが使用されます; 2番目の段階では、通常のプロセスが実行され、最初の段階で掘られた「ボイド」が自動的に回避されます。 これらの空隙は、ブランクを引き裂くために後で利用可能になるはずです。 これは有望に聞こえますが、このアプローチがより有用である（つまり、より多くのボイド）ほど、全体として洞窟に影響を与えます：それは、それらの間に空白がなくても、廊下を長くし、個々の洞窟間のスペースを増やします。 この決定は私には過度に思えた。



既成の洞窟スキームの整合性を低下させない、はるかに単純な代替手段があります。マップの外側の境界の周りに掘る領域を単純に拡大できます。 これで、掘る余地が十分にあります！ それから次の段階が始まります：正確にどこから掘り始めますか？ これは目で判断するのは非常に簡単です-小さな洞窟を掘るのに理想的な場所をすぐに見ることができますが、洞窟のコードでは、内部座標のリストを持つ単に番号が付けられた領域です。 したがって、この段階での問題は、空白の領域を切り取るときに適切な場所を検索し、すべての条件と潜在的なパターンを満たせる最小限のルールセットを選択することでした。









適切なルールセットを作成するのに2時間かかりました。



結果として得られたルールはかなり強引であることが判明しましたが、機能していたため、使用することにしました。









洞窟の壁にワークピースを埋め込む手順。

1. 特定の会議にランダムな空白を選択し、それを回して、世界のランダムな方向を向くようにします。
2. 洞窟内のランダムなオープンセルを選択します。これは、ワークピースの位置の1つの前面コーナーになります。 次に、ワークの前面の長さに基づいて、反対の角度をどこに設定するかを決定します。 2番目のコーナーが洞窟の外側にある場合は、他のポイントを拾おうとします。
3. ワークピースが壁に衝突するまで、ワークピースの仮想側面に沿った距離を測定します。
4. 各ワークピースには、手動で設定された「最大長」（maxProtrusion）値があります。 それは親の洞窟に入ることができる深さの制限です。両側で測定された距離がmaxProtrusion値を超える場合、両方の値がこの値内になるまでコーナーを壁に戻します。（範囲値が両側で観測できる距離であれば、ステップ2に戻ります。）
5. : « » ( ) « » — , / .
6. , ( , , ).
7. ! , .
8. , , , .

一定の試行回数内に現在の洞窟で適切なエリアが見つからなかった場合、会議のその他のランダムな準備を試み、それらが適合しない場合は、次の洞窟に進みます。（最初に会議が選択されるため、タスクはそれらに適した場所を見つけることです。）



中央ブランクとは異なり、埋め込みブランクは長方形ではありません。側面と背面の境界が地面にあることが保証されるためです。上記の例に示すように、洞窟に似ています。



上記の図は、REXPaintで描かれています。ゲームで生成された実際のワークのスクリーンショットは次のとおりです。









ゲームに埋め込まれたワークピースの例。