On the Evaluation of Procedural Level Generation Systems

评估用于生成视频游戏关卡的程序内容生成（PCG）系统是一个复杂且有争议的话题。理想情况下，该领域将拥有强大、通用且被广泛接受的评估方法，可用于比较新的PCG系统与之前的工作，但目前如何评估新系统的共识有限。我们认为，该领域可以从结构化分析如何评估程序关卡生成系统以及研究人员目前如何使用这些技术中受益。然后，可以利用这种分析来通报当前事态，并提供数据来证明对这种实践的改变。本研究旨在首先开发一种新的PCG评估方法分类法，然后通过这种分类法的视角呈现该领域最近工作的调查结果。该调查的结果突出了当前实践中的几个重要弱点，我们认为这些弱点可以通过以下方式显著减轻：1）在适当的情况下促进使用无评估的系统描述，2）促进多样化的研究框架的发展，3）尽可能地促进代码和方法的重复使用。

如何评估游戏关卡生成系统是一个复杂和有争议的话题。本文旨在提出一个结构化的方法，对游戏关卡生成系统的评估进行分类和分析，以及指出当前评估方法的不足之处。

本文提出了一个新的游戏关卡生成系统评估方法的分类法，并通过对最近的研究进行调查，发现了当前评估方法的一些重要缺陷，并提出了解决方法。

本文的亮点包括提出了新的游戏关卡生成系统评估方法的分类法，通过调查发现了当前评估方法的不足之处，并提出了解决方法。实验采用了多种数据集和开源代码，提供了可重复性的实验结果。值得进一步研究的是如何在评估游戏关卡生成系统时平衡自由度和可重复性。

最近的相关研究包括《Procedural Content Generation in Games: A Textbook》、《PCGML: An End-to-End Learning Framework for Procedural Content Generation》等。