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dc.contributor.advisorMerelo Guervos, Juan Julián 
dc.contributor.advisorGarcía Sánchez, Pablo 
dc.contributor.authorGarcía Ortega, Rubén Hector
dc.contributor.otherUniversidad de Granada. Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y de la Comunicaciónes_ES
dc.date.accessioned2022-06-10T10:41:00Z
dc.date.available2022-06-10T10:41:00Z
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022-05-04
dc.identifier.citationGarcía Ortega, Rubén Ortega. Técnicas bio-inspiradas para la generación procedimental de historias en literatura y videojuegos de mundo abierto. Granada: Universidad de Granada, 2022. [http://hdl.handle.net/10481/75420]es_ES
dc.identifier.isbn9788411173711
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/75420
dc.description.abstractEl propósito de esta tesis es desarrollar metodologías que faciliten el diseño de historias vitales masivas, originales, interesantes y coherentes entre sí, de personajes no jugadores en videojuegos de mundo abierto. Para lograrlo se han definido, desarrollado y evaluado dos metodologías (ascendente y descendente) basadas en técnicas bio-inspiradas, que usen elementos a dos niveles: eventos o acciones de los personajes a bajo nivel y recursos reiterativos a mayor nivel (tales como arquetipos, estructuras de guión o recursos narrativos). La metodología ascendente está basada en un enfoque híbrido computación evolutiva / modelo basado en agentes, para la generación de eventos masivos de bajo nivel en mundos virtuales donde emergen, de forma autoorganizada, recursos reiterativos de interés potencial para las historias. Los resultados obtenidos tras su evaluación indican que esta permite la aparición de los recursos reiterativos objetivo, dándole relevancia a la coherencia espacio-temporal de los eventos. Sin embargo, dicha metodología presenta retos como la dificultad de diseño de los agentes, eventos y recursos candidatos, o de que dichos recursos emerjan en mayor o menor cantidad en el mundo virtual, afectando negativamente al interés potencial. Para solventar este problema, se plantea la metodología descendente, basada en algoritmos evolutivos que seleccionan combinaciones de recursos reiterativos interesantes, usando una red neuronal para predecir su calidad potencial. Los resultados obtenidos tras su evaluación indican que esta permite optimizar combinaciones de recursos reiterativos con coherencia contextual, creatividad y un alto grado de interés potencial. Este enfoque implica un mayor esfuerzo para el autor/guionista a la hora de interpretar dichos recursos como hechos narrables y aportar su coherencia espacio-temporal a nivel de estados del mundo y de los personajes. Ambos enfoques, ascendente y descendente, abordan el problema de generación de historias de un modo complementario, siendo buenas herramientas candidatas para la asistencia al autor/guionista del mundo virtual, que tendrá, en última instancia, la responsabilidad de su uso y adaptación a los personajes no jugadores y su narración o forma final.es_ES
dc.description.abstractThe purpose of this thesis is to develop methodologies that support the design of massive, original, interesting and coherent life stories of non-player characters in open-world video games. To achieve this, two methodologies (bottom-up and top-down) based on bio-inspired techniques have been defined, developed and evaluated, using elements at two levels: low-level character events or actions and higher-level reiterative resources (such as archetypes, script structures or narrative resources). The bottom-up methodology is based on a hybrid evolutionary computation / agent-based model approach for the generation of massive low-level events in virtual worlds where reiterative resources of potential interest for stories emerge in a self-organized way. The results obtained after its evaluation indicate that it allows the emergence of the target reiterative resources, giving relevance to the spatio-temporal coherence of the events. However, this methodology presents challenges such as the difficulty of designing candidate agents, events and resources, or that these resources emerge in greater or lesser quantity in the virtual world, negatively affecting the potential interest. To solve this problem, the top-down methodology is proposed, based on evolutionary algorithms that select combinations of interesting reiterative resources, using a neural network to predict their potential quality. The results obtained after its evaluation indicate that it allows optimizing combinations of reiterative resources with contextual coherence, creativity and a high degree of potential interest. This approach implies a greater effort for the author/scriptwriter when interpreting these resources as narratable facts and providing their spatio-temporal coherence at the level of world and character states. Both bottom-up and top-down approaches address the problem of story generation in a complementary way, being good candidate tools for assisting the author/scriptwriter of the virtual world, who will ultimately be responsible for their use and adaptation to the non-player characters and their final narrative or form.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Granada.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Granadaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectVideojuegos es_ES
dc.subjectAlgoritmos evolutivoses_ES
dc.subjectMundo abiertoes_ES
dc.subjectTécnicas bio-inspiradases_ES
dc.titleTécnicas bio-inspiradas para la generación procedimental de historias en literatura y videojuegos de mundo abiertoes_ES
dc.title.alternativeBio-inspired techniques for procedural generation of backstories in literature and open world videogameses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
europeana.typeTEXTen_US
europeana.dataProviderUniversidad de Granada. España.es_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/en_US
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES


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