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摘要 — 游戏经济设计极大地影响了玩家体验和进步速度。现代游戏经济正变得越来越复杂，即使是微小的数字调整也非常敏感，这可能会对整体游戏体验产生意想不到的影响。因此，在开发过程中进行彻底的手动测试和微调是必不可少的。与现有的针对特定游戏或类型的算法平衡的研究不同，这项研究采用了一种更抽象的方法，专注于通过经济来实现游戏平衡，与特定游戏无关。我们提出了 GEEvo（游戏经济演进），这是一个生成基于图形的游戏经济并平衡新生成或现有经济的框架。GEEvo 采用两步法，其中进化算法首先用于生成经济，然后根据指定的目标（例如生成的资源或随时间造成的伤害）来平衡它。我们通过使用来自经济的多次模拟运行的数据对适应度函数进行不同的参数化来定义不同的目标。为了支持这一点，我们定义了一个轻量级且灵活的游戏经济模拟框架。我们的方法在生成的数据集上使用各种平衡目标进行了测试和基准测试，并且我们进行了一个案例研究，评估了两个流行游戏角色类别的两个虚构经济的伤害平衡。索引词——游戏经济、进化算法、游戏平衡、模拟
GEEvo：利用进化算法生成和平衡游戏经济
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