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|title=MaruGen: Una herramienta para la generación semi-automática de diseño de videojuegos (MaruGen: a tool for semi-automatic generation of videogame designs)
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==MaruGen: Una herramienta para la generación semi-automática de diseño de videojuegos (MaruGen: a tool for semi-automatic generation of videogame designs)==
https://ceur-ws.org/Vol-1957/CoSeCiVi17_paper_4.pdf
MaruGen: Una Herramienta para la Generación
Semi-Automática de Diseño de Videojuegos
MaruGen: A Tool for Semi-Automatic Generation of Videogame
Designs
Italo F. Capasso B. [0000-0002-2530-0048] y Fernando De la Rosa [0000-0002-9066-7225]
Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia
{i-capass, fde}@uniandes.edu.co
Abstract: The art of game design and development is by nature a complex and multidisciplinary
process that requires multiple roles, processes and talents for its successful completion. One of
the most crucial steps, game design (that is the creation of mechanics, rules, mission and objec-
tives of a videogame) is one of the processes that has less formal development, despite its im-
portance in the conception of a given game. MaruGen (Machinations Ruleset Generator) is a
semi-automatic system that generates spaces and game mechanics, by using rulesets and gram-
mar from previous attempt at designing formal grammars, in an effort to formalize the field
with a computational tool. This system was tested by supporting the designer of a new video-
game to participate in the Ludumdare GameJam.
Resumen: El arte del diseño y desarrollo de juegos es por naturaleza un proceso complejo y
multidisciplinario, que requiere múltiples roles, procesos y talentos para su realización exitosa.
Una de las etapas críticas corresponde al diseño (creación de mecánicas y reglas, y definición de
la misión y objetivos del videojuego) y es la etapa en que se tiene menos desarrollo formal a
pesar de su importancia en la concepción de un juego. MaruGen (Machinations Ruleset Genera-
tor) es un sistema semiautomático que genera espacios y mecánicas de juego a partir de un
conjunto de reglas y una gramática la cual se toma de intentos anteriores en el diseño formal de
gramáticas, en un esfuerzo para formalizar el campo de videojuegos. Este sistema fue probado
apoyando al diseñador de un nuevo videojuego con el cual se participó el GameJam Ludumda-
re.
Palabras Claves: Generación procedimental de contenido, diseño automático de juegos, siste-
ma de reescritura de términos, Sistemas-L, Machinations, Micro-machinations, Mission/Space.
1 Introducción
Los videojuegos tienen problemas complejos y de naturaleza multidisciplinaria a
resolver en términos de diferentes tipos de assets y recursos (imágenes, audios, códi-
go, etc.), verificaciones “esotéricas” sobre si una implementación es exitosa (p.ej. ¿Es
el videojuego divertido?) y la generación de mundos consistentes, la estética y el sis-
tema de reglas. Una parte importante en la mejora continua del desarrollo de video-
juegos es la generación de contenido procedimental.
La generación procedimental de contenido (usualmente conocida como PCG [1])
se ha vuelto muy importante en la industria de videojuegos por muchos tipos de jue-
gos y a diferentes escalas. Desde videojuegos pequeños, independientes y experimen-
tales hasta los últimos de vanguardia con desarrollo a gran escala, la generación pro-
cedimental es actualmente una parte esencial en el desarrollo de un juego.
En las últimas dos décadas, muchos sistemas de generación de contenidos fueron
creados para diferentes assets en los videojuegos. Entre los más comunes están au-
dios, animaciones y modelos 2D y 3D. También hay un uso extensivo de contenido
procedimental para crear elementos de un videojuego que se relacionan con el diseño
de un juego, como elementos muy específicos, sus espacios, niveles y eventos.
La generación de sistemas de juego y reglas sin embargo es un reto más complica-
do. La idea de generar sistemas de reglas y de mecánicas para juegos ha sido relegada
generalmente al rol del diseñador, quien crea las reglas, los prototipos de papel y digi-
tales y realiza las pruebas de juego con jugadores de una forma interactiva. Esto es
hecho generalmente en la etapa de preproducción del juego y se mantiene a través de
todo el ciclo de desarrollo del juego independiente de la escala del juego. El diseñador
tiene a su cargo una de las partes más manuales y basadas en su instinto en el proceso
de crear un juego. Este proceso iterativo tiende a ser uno de los más críticos en el
desarrollo de un videojuego, y muchos diseñadores nunca han utilizado ningún tipo de
automatización. Aunque existen sistemas y herramientas de apoyo a la automatización
del diseño, pocas de ellas se utilizan realmente en la industria en el proceso de diseño.
Con este propósito, nosotros proponemos MaruGen, una herramienta computacio-
nal, capaz de asistir en el proceso de diseño y creación de reglas, objetivos, misiones
y espacios en un videojuego. Esta herramienta semi-automática y diseñada para ser
asistida por un diseñador de juegos y otros roles, como programadores y artistas, pue-
de contribuir en la generación de nuevas y novedosas mecánicas de videojuegos, ba-
sado en los supuestos del diseñador de videojuegos y definidos como reglas dentro del
sistema. MaruGen construye a partir de la idea general que el diseñador propone solu-
ciones de mecánicas y espacios estableciendo reglas sencillas, que extrapola en un
juego más completo. Este artículo explica el sistema propuesto y su filosofía, que
incluye las suposiciones de base y precisa cuando y como interviene el diseñador.
Este artículo se organiza en varias secciones: En la sección 2 se explica el estado
del arte de varios métodos propuestos para el desarrollo de sistemas de diseño de
juegos y los últimos intentos de herramientas automáticas de creación de diseños de
juegos y paradigmas. En la sección 3 se introducen los fundamentos y referencias del
sistema propuesto basados en los frameworks Machinations y Mission/Space (pro-
puestos por Dormans [2]), y las ideas sobre el concepto de sistemas de reescritura de
términos. En la sección 4 se enuncia el problema de interés y en la sección 5 presenta
el concepto general de la herramienta propuesta y el proceso básico de implementa-
ción y evaluación. La sección 6 termina con las conclusiones y el trabajo futuro por
realizar.
2 Estado del Arte en Generación Automática de Juegos
La generación automática de diseños de juego ha estado en desarrollo por dos déca-
das. Muchos aspectos de PCG se enfocan en aspectos específicos del desarrollo de
juegos. Niveles, audios, modelos, sprites son parte del dominio de PCG. El campo de
diseño de juegos ha sido un concepto difícil que tiene raíces en la creatividad natural
requerida en su desarrollo. Generalmente esto ha sido aproximado de dos formas:
Generación de reglas con gramáticas y representación de grafos.
2.1 Generación de Conjuntos de Reglas con Gramáticas Formales
La idea de usar gramáticas formales para generar una “gramática general” para un
videojuego ha sido una solución muy popular y una de las primeras propuestas siendo
el proyecto E.G.G.G [3] el que intenta modelar un lenguaje de juego para el desarrollo
de Inteligencia Artificial (IA).
Probablemente, la primera implementación impactante conocida es la de Tongelius
y Schmidhuber [4]. Este artículo implementa una idea de límites de tiempo y puntos,
movimiento lógico, relaciones aleatorias con eventos de colisión, localización aleato-
ria de obstáculos y entidades en un espacio simple de juego. Todo esto unido con una
propuesta de usar métodos combinados con una métrica “divertida” en la función de
fitness.
Variations Forever [5] usa un conjunto rico de generación de reglas, asociado con
términos simbólicos y generación de respuestas (ASP) para encontrar un espacio ge-
nerativo de lógica para lograr una generación flexible del juego. Otra idea es la prime-
ra iteración de ANGELINA [6][7] que utiliza la misma idea de base de Togelius y
Schmidhuber [4] utilizando un algoritmo coevolutivo para encontrar el mejor juego
generado después de muchas generaciones.
En el trabajo de Browne y Faire [8] se creó un sistema denominado Ludi. Ludi uti-
liza una aproximación similar basada en un sistema de generación de reglas para jue-
gos de tablero que generó el comercialmente conocido juego Yavalath y el lenguaje
“Video Game Description Language” (VGDL). VGDL es un lenguaje formal de pro-
pósito general que intenta describir cualquier posible videojuego el cual fue creado
como una herramienta de investigación buscando generar un juego de propósito gene-
ral con IA [9].
Muchos de estos autores, trabajos y técnicas se encuentran compilados en el libro
de Shaker et al. [1]. Este libro contiene las más recientes reflexiones sobre el estado
del arte del PCG, proyectos realizados con estas técnicas y acerca del futuro del con-
tenido procedural en videojuegos.
2.2 Representaciones de Grafos y Relaciones Semánticas
Otra idea en el campo de diseño automático de videojuegos en la dirección de genera-
ción de reglas y sistemas utilizando lenguajes formales proviene de las representacio-
nes gráficas en forma de grafos y el uso de asociaciones semánticas de palabras con
suposiciones de la vida real humana. Una de estas propuestas se encuentra en los fra-
meworks Machinations, Mission/Space y Micro-machinations [2]. Estos frameworks
usan únicamente representaciones de grafos para describir sus sistemas. Y aunque se
ajusta a una gramática, no intenta tener todos los requisitos de una gramática formal,
y como tal es sujeta a otros tratamientos. Estos frameworks se explicarán en detalle en
la sección 3.
Otro tipo de generadores de juego están basados en relaciones semánticas que se
pueden representar como grafos. Ejemplos de estos están the Game-O-Matic, Micro
Rhetorics [10] y el trabajo propuesto por Nelson y Mateas [11]. Estos generan mecá-
nicas basadas en palabras aleatorias y luego usan Internet y APIs como ConceptNet y
WordNet para generar conexiones y asociar estas con mecánicas de juegos.
Las diferencias de estos sistemas con la aproximación de gramáticas formales son:
Primero, los juegos no tienden a enfocarse en las mecánicas en sí mismas sino en las
relaciones entre ellas (p.ej. Machinations considera las relaciones de juegos como un
sistema económico y Game-O-Matic ve las relaciones de semántica entre palabras).
Segundo, no se requiere un lenguaje formal “estricto”, únicamente su construcción
básica y sus relaciones deben funcionar para lograr que el juego funcione de forma
efectiva.
3 Fundamentos – Ideas e Implementaciones
A continuación, se presentan las ideas y teorías fundamentales en las que se basa
nuestra herramienta de generación automática de juegos. Las ideas principales se
basan en los frameworks propuestos por Dormans, el uso de modelos de transforma-
ción y el concepto de gramática formal generativa en el uso de sistemas de reescritura
de términos. Estas ideas se presentan en el trabajo de J. Dormans [2].
3.1 Frameworks de Base (Machinations y Mission/Space)
Framework Machinations. Este framework se centra en el desarrollo de un sistema
gráfico de un lenguaje formal cuyo objetivo es representar, generar, y probar mecáni-
cas de juego a partir de unas reglas básicas y limitaciones de un videojuego. Este
sistema usa un lenguaje visual específico que intenta modelar las interacciones en un
juego como transacciones y transformaciones sencillas. Este framework ha sido estu-
diado y utilizado para la generación de una herramienta de uso libre (Fig. 1). En itera-
ciones posteriores se llegó al ambiente de producción de juegos Micro-machinations
[12] para un mejor uso práctico.
Fig. 1. Un pantallazo del framework Machinations de J. Dormans [2].
Framework Mission/Space. Este framework define la estructura para que un nivel de
un videojuego pueda jugarse [2]. El framework Mission se centra en el avance del
jugador definiendo objetivos, obstáculos y lugares de avance a través de metáforas
como candados, llaves y enemigos. El framework Space se centra en definir la estruc-
tura del nivel y su relación con la misión. Ambos frameworks están relacionados.
Posteriormente se creó la aplicación Ludoscope (Fig. 2) que aprovecha las ideas de
ambos frameworks en un sistema de diseño de juegos.
Estos frameworks fueron creados originalmente para un uso conceptual, permitien-
do al diseñador crear la estructura de un juego, implementándolo manualmente. Sin
embargo, Dormans propone su uso para la creación generativa de juegos debido a su
naturaleza formal y orientada por una gramática, más allá de un uso académico.
Fig. 2. Un pantallazo de la herramienta Ludoscope de J. Dormans [2].
3.2 Modelo de Transformaciones
El modelo de transformaciones es parte del estilo de ingeniería de software “Model
Driven Architecture”. La idea es modelar todos los elementos del diseño de la arqui-
tectura de software. Esto implica que, usando procesos de abstracción, todas las ideas
harán parte de un modelo específico, y luego son transformadas en un nuevo modelo
que concreta cada idea. Un ejemplo específico es UML, en el cual el diseñador mode-
la su arquitectura y conceptos de un problema de diseño de software a través de dia-
gramas y luego aplica un proceso de transformación para generar el código del mode-
lo. Este proceso ya se puede realizar de forma automática en Ingeniería de Software.
Múltiples niveles de abstracción y transformación pueden ocurrir. Dormans propo-
ne que el modelo de transformación se aplique al diseño de juegos y que se transfor-
me de forma generativa en código y en estructuras específicas del juego.
3.3 Gramáticas Formales Generativas, Sistemas de Reescritura de
términos y Sistemas-L
Acorde a la idea de modelo de transformaciones, presentamos dos conceptos que
tratan la idea de generación y transformación de sistemas. La propuesta original de
gramáticas formales viene de Chomsky [13] las cuales se definen a partir de símbolos
terminales, símbolos No-terminales, símbolos iniciales y un sistema de reglas de rees-
critura. Estas gramáticas se definen como una sucesión de símbolos no-terminales,
generados por la aplicación de un número finito de veces de las reglas de la gramáti-
ca.
Los sistemas de reescritura de términos definen una aproximación diferente en el
manejo de las transformaciones. Estos se definen por símbolos y reglas de reescritura
[12]. Se cuenta con un conjunto finito de símbolos que se consideran axiomas (es
decir se asumen verdaderos) y un conjunto finito de reglas. Las reglas intentan reem-
plazar parte de los símbolos con otro conjunto, similar a la simplificación de igualdad
en Algebra. Una diferencia con las gramáticas formales es que no hay símbolos ini-
ciales y no hay diferencia entre los símbolos terminales y los símbolos no terminales.
Una ventaja de estos sistemas es que sus transformaciones siempre son consistentes.
Teniendo en cuenta lo anterior, Dormans propone un sistema de reescritura para las
reglas y mecánicas de un juego (uso del framework Machinations), un sistema de
reescritura de grafos y un sistema de reescritura de formas que permite trabajar con el
framework Mission/Space y generar niveles físicos [2]. Una primera aplicación de
esta propuesta donde se implementó un prototipo básico se presenta en [14].
Existe un subconjunto de sistemas de reescritura de términos, llamados Sistemas
Lyndenmayer, comúnmente llamados Sistemas-L o L-Systems [15]. Estos sistemas
definen una gramática formal, pero tienen diferencias con las gramáticas de
Chomsky: por un lado, los sistemas-L no tienen elementos terminales, lo cual define
gramáticas generativas. Por otro lado, los sistemas-L aplican sus reglas de forma para-
lela. Adicionalmente los sistemas-L tienen otras características: Pueden ser con/sin
contexto, determinísticos/estocásticos y paramétricos.
Aunque los sistemas-L son simples pueden crear modelos complejos a partir de
pocas reglas sencillas debido a la propiedad emergente propia de estos sistemas [16]
(Fig. 3).
Fig. 3. Un ejemplo de un sistema-L1. Usando reglas simples se generan modelos complejos.
Los modelos teóricos anteriores junto con las técnicas de transformación de modelos
de diseño de juegos son la base de la herramienta de generación automática de diseño
de videojuegos propuesta en este artículo.
4 Problema de Estudio
El problema de generación automática de juegos es complejo, con diferentes propues-
tas y técnicas, dados los múltiples aspectos multidisciplinarios que se tratan en el
proceso de un videojuego. Sin embargo, no todos los aspectos se trabajan en la gene-
ración procedimental de juegos. De hecho, el diseño de videojuegos es una de las
áreas menos exploradas y con menos soluciones computacionales concretas en aplica-
ciones prácticas.
Teniendo en cuenta lo anterior, este artículo propone una solución a la generación
automática de diseño, utilizando los frameworks propuestos por Dormans y sistemas
de reescritura de términos (en particular, Sistemas-L) para la definición de mecánicas,
misiones y espacios de un juego completo. Esto es un intento de generar un juego
completo, a partir de la entrada del diseñador expresando las reglas de reescritura de
todo el sistema, complementado con el aspecto de programación que genera el siste-
ma físico (como el movimiento y la interacción, y construyendo el espacio mismo).
5 MaruGen – Solución Propuesta
La solución propuesta consiste en desarrollar una herramienta computacional para
asistir al diseñador de juegos en la creación de reglas, objetivos, misiones y espacios
en un videojuego, a partir de un conjunto básico de reglas simples. La herramienta se
llama MaruGen (Machinations Ruleset Generator) la cual define una librería comple-
ta para el motor de juegos Unity3D. MaruGen utiliza sistemas-L como base para apli-
car el proceso y métodos recomendados por Dormans de forma automática partiendo
desde cero. La única asistencia del diseñador del juego es la creación de reglas básicas
de reescritura para las mecánicas, misiones y contenido del juego, y para los desarro-
lladores del juego para programar los grafos resultantes de forma consistente.
1
http://procedural-content-generation.wikia.com/wiki/L-Systems
MaruGen, como herramienta abstracta, está pensada para el uso de desarrolladores
de videojuegos, que tienen como rol el diseñador de juegos. Esto es, aquél que define
las reglas, espacios, mecánicas, misiones y objetivos de un juego dado.
Sin embargo, MaruGen no funciona solo como una herramienta abstracta, es decir,
no es solo una herramienta visual e informativa. MaruGen también es una herramienta
formal, capaz de convertir sus diagramas abstractos en representaciones concretas,
implementadas por un programador y llenadas de contenido por artistas (Fig. 4).
Interfaz de usuario MaruGen (Diseñador de juego)
Machinations
Sistema de Reglas Etapas de generación
Mission-Space
Sistema de generación procedural de MaruGen (Artistas y programadores)
Algoritmos de generación y extensiones de MaruGen Creación de contenidos artísticos
Ejecución del Juego en tiempo real (MaruGen)
Generación de espacios y mecánicas Integración de los sistemas
Pruebas (Diseñadores y desarrolladoes del juego)
Análisis de las reglas Análisis de la generación
Fig. 4. – Etapas de creación de un juego utilizando la herramienta de MaruGen.
5.1 Herramienta Básica de Grafos en Unity3D
Para utilizar el sistema correctamente como un sistema-L generativo fue necesario
primero construir la interface completa para crear, manipular y examinar la gramática
en Unity3D. Unity tiene la capacidad de extender su interface de usuario, así que se
trabajó en este aspecto para tener un sistema usable para manipular los grafos de base
(Fig. 5). Las representaciones de estos grafos son codificadas en ScriptableObject, un
contenedor especial de assets en Unity, que se puede exportar a formato JSON (dise-
ñado para ser utilizado por fuera del motor Unity). Finalmente se utilizan una serie de
Behaviours para especificar el tipo de generación y manejo en tiempo real del sistema
(Fig. 6).
Fig. 5. Pantallazos de las herramientas de Grafos de MaruGen.
En la parte izquierda una representación de un grafo de Mission/Space.
En la parte derecha un grafo de Machinations.
Editor de Unity Machinations Windows, Nodes, Arcs
Base Graph Editor
Mission-Space Windows, Nodes, Arcs
Base Graph Nodes...
(ScriptableObject)
Machinations Arcs...
Nodes...
Mission-Space Arcs...
RuleSets ScriptableObject List (Base Graph)
(ScriptableObject) BaseGraph L Systems
Behaviours ScriptableObject (RuleSet)
(Monobehaviour)
Mission Space Generator
ScriptableObject (BaseGraph, RuleSet)
External Node Event
Fig. 6. Una representación de la arquitectura de MaruGen en Unity.
Dado que estas representaciones de grafos son sólo entidades abstractas, un sistema
para el programador del juego se consideró necesario para generar y extender los
espacios necesarios. Un conjunto de clases que pueden ser extendidas y reemplazan
métodos virtuales para crear un sistema de generación personalizado de acuerdo a las
necesidades (Fig. 7).
El primer paso es lograr definir las reglas básicas como relaciones simples y perso-
nalizadas en grafos. A partir de este inicio, el diseñador puede lograr sistemas más
ricos y complejos que pueden generar espacios y mecánicas más interesantes para el
videojuego.
De hecho, el sistema trabaja por sí mismo de esta forma: se diseñan la(s) gramáti-
ca(s) y se ejecuta(n) con la herramienta para ver los resultados obtenidos, teniendo en
cuenta que el programador interviene para llenar los “espacios en blanco” en la gene-
ración del contenido y los comportamientos básicos del juego.
Fig. 7. Los desarrolladores de un juego pueden crear diferentes tipos de mundos y sistemas,
usando diferentes algoritmos de generación procedimental a través de clases que se extienden y
se aplican sobre los grafos generados.
5.2 Generador de Sistemas-L
Una vez el diseñador del juego completa las reglas básicas de mecánicas, misiones y
espacios, el generador del juego genera una estructura del juego de manera aleatoria
(Fig. 8). En este paso puede haber reglas especiales de reescritura diseñadas para que
elementos como el ritmo, la dificultad y/o la variedad se tengan en cuenta al generar
niveles y desafíos en el juego. Estas reglas pueden ser editadas y modificadas si se
requiere.
Dentro del sistema generador de reglas, se puede especificar el tipo de reemplazo,
el número de iteraciones, el orden de aparición de cada regla y las diferentes etapas de
generación. Opcionalmente se puede generar un grafo dentro del editor para luego
guardarlo y cargarlo posteriormente. O usarlos en tiempo real (a través de un beha-
viour) para generar un grafo nuevo cada vez que se requiera.
El sistema puede aplicar estas reglas aleatoriamente o a partir de parámetros defi-
nidos por el usuario diseñador/programador. La gramática resultante es “mejorada”
usando un algoritmo de fuerzas en grafos, principalmente por problema de legibilidad,
y también porque la espacialidad es importante en los grafos resultantes de Mis-
sion/Space.
5.3 Proyecto de Prueba y Generación de un Videojuego
Esta herramienta es útil si puede aplicarse en un “contexto real”, esto es, generar un
juego completo usando el sistema MaruGen. Algunos ejemplos y casos de prueba
fueron generados para mostrar conceptos sencillos en el uso básico de la herramienta.
El juego Cubic Explorer fue creado completamente en un periodo de tres días en el
contexto del GameJam Ludumdare para tener una experiencia completa con la herra-
mienta (Fig. 9).
Fig. 8. El diagrama ilustra el proceso el funcionamiento de MaruGen a partir de un grafo inicial
y un par de grafos de reglas simples, luego aplica reescritura manipulándolos con un script
específico y como resultado genera representaciones complejas.
Fig. 9. Pantallazos del juego de prueba Cubic Explorer.
Algo a destacar de Cubic Explorer es que intenta usar los diagramas de manera parti-
cular. Los diagramas de Mission/Space no son usados en el sentido literal. En este
juego, las rutas definidas en el diagrama se representan como nodos que definen puer-
tas las cuales transportan al jugador a otras localizaciones tipo cubo. El generador del
diagrama Machinations se usa para transmitir diferentes objetivos del juego, para dar
diferentes comportamientos al personaje jugador (disparar en lugar de luchar con
espadas, y una variedad de estadísticas) y definir diferentes comportamientos a
enemigos y objetos del juego.
El juego completo junto con el código fuente se encuentra en el sitio web del even-
to Ludumdare2.
6 Conclusiones y Trabajo Futuro
MaruGen es un sistema que intenta generar juegos semiautomáticos, a partir de crear
una mecánica y/o reglas espaciales sencillas. Funciona sobre el motor de juegos Unity
pero es posible extender los conceptos a otros frameworks.
Este artículo explora diferentes sistemas y conceptos existentes acerca del tema y
analiza ideas de la tesis doctoral de J. Dormans que incluye gramáticas formales, sis-
temas de reescritura de términos y sus frameworks Machinations y Mission/Space.
MaruGen ofrece la posibilidad al diseñador de juegos de aprovechar la propiedad
del juego emergente propuesta por Dormans [2]. Uno de los objetivos principales de
este trabajo es el de proporcionar la capacidad de expresar conceptos abstractos en
una herramienta computacional práctica que pueda utilizar el diseñador de juegos, en
un intento de formalizar el rol del diseñador en la industria.
MaruGen no es un proyecto terminado. Hay varios aspectos de su concepción que-
que no se terminaron. Hay trabajo por realizarse en su usabilidad, en elaboración de
especificaciones y estabilidad para hacer uso real de esta herramienta en la industria.
También hay que revisar como otras cualidades de juego, como la “progresión”, pue-
den integrase en el sistema. Además, usar el sistema en proyectos más grandes y pro-
fesionales es un excelente punto de partida para concretar su aplicación en casos
reales.
Otro punto de interés en el trabajo futuro es trabajar en grupos o patrones de reglas.
La idea es que diferentes patrones de reglas puedan ser aplicables en más de un juego.
Esto es un paso hacia una aproximación de diseño de juegos basada en patrones.
Referencias
1. Shaker N., Togelius J. y Nelson M.J.: Procedural Content Generation in Games. Springer
International Publishing (2016).
2. Dormans J.: Engineering Emergence (PhD dissertation). Universiteit van Amsterdam
(2011).
3. Orwant J.: EGGG: Automated programming for game generation. IBM Systems Journal
39 (3.4), 782–794 (2000).
4. Togelius J. y Schmidhuber J.: An Experiment in Automatic Game Design. In: Proc. IEEE
Symposium on Computational Intelligence and Games (2008).
5. Smith A.M. y Mateas M.: Variations Forever: Flexibly Generating Rulesets from a
Sculptable Design Space of Mini-Games. In: Proc. IEEE Conference on Computational In-
telligence and Games (2010).
6. Cook M. Colton S. y Gow J.: The ANGELINA Videogame Design System, Part I. IEEE
Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 9(2), 192 – 203 (2016).
2
Revisar https://ldjam.com/events/ludum-dare/38/cubic-explorer y
https://bitbucket.org/glitchypixel/cubic-explorer-ldjam-38-and-basic-marugen
7. Cook M.: The ANGELINA Videogame Design System, Part II. IEEE Transactions on
Computational Intelligence and AI in Games PP (99), (2016).
8. Browne C. y Maire F.: Evolutionary Game Design. IEEE Transactions on Computational
Intelligence and AI in Games 2(1), 1–16 (2010).
9. Ebner M., Levine J., Lucas S.M., Schaul T., Thompson T. y Togelius J.: Towards a Video
Game Description Language. Artificial and Computational Intelligence in Games 6, 85–
100 (2013).
10. Treanor M., Blackford B., Mateas M. y Bogost I.: Game-O-Matic: Generating Videogames
that Represent Ideas. Procedural Content Generation in Games, (2012).
11. Nelson M.J. y Mateas. M.: Towards Automated Game Design. Artificial Intelligence and
Human-Oriented Computing LNCS 4733, Springer (2007).
12. Van Rozen R. y Dormans J.: Adapting Game Mechanics with Micro-Machinations. Foun-
dations of Digital Games LNCS 8255, (2014).
13. Chomsky N.: Three models for the description of language. IRE Transactions on Infor-
mation Theory 2(3), 113–124 (1956).
14. Dormans J. y Bakkes S.: Generating Missions and Spaces for Adaptable Play Experiences.
IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 3 (3), 216–228 (2011).
15. Lyndemayer A. y Prusinkiewicz P.: The Algorithmic Beauty of Plants, Springer-Verlag,
(1990).
16. Griswold R.: Designing with L-Systems, Part 1: String Rewriting Systems. (2004).
http://www.cs.arizona.edu/patterns/weaving/webdocs/gre_ls01.pdf. [Ultimo acceso: Mayo
2017].