Системний аналіз алгоритмів генерації лабіринтів для інтерактивних ігрових середовищ

Abstract

Лабіринти у відеоіграх слугують не лише інструментом навігації, а й комплексним елементом дизайну, який поєднує технічні, естетичні та ігрові функції. Використання процедурної генерації, інтерактивних елементів та адаптивних систем дозволяє реалізувати інноваційні підходи до побудови віртуального простору. Мета дослідження полягає у формуванні системної класифікації алгоритмів процедурної генерації лабіринтів для застосування в розробці відеоігор, а також у визначенні їх функціональних характеристик, переваг і обмежень з урахуванням технічних і геймдизайнерських вимог. Актуальність теми дослідження зумовлена зростанням ролі процедурного контенту в сучасному геймдеві, що забезпечує підвищену реіграбельність, адаптивність і зниження витрат на ручне проєктування рівнів. У межах дослідження проведено огляд і порівняльний аналіз сучасних алгоритмів генерації лабіринтів, зокрема класичних (DFS, Прима, Крускала, Еллера, Вілсона, Олдоса–Бродера), клітинних автоматів (Rule 4/5, Conway CA, Maze CA, Mazectric, Hybrid CA), шумових функцій (Perlin, Simplex, Worley), фрактальних систем (L-системи, криві Гільберта) та алгоритмів на основі машинного навчання (нейроеволюція, WFC, марковські моделі). Запропоновано класифікацію алгоритмів за типом базової структури (граф, решітка, автомат, шум, ML-модель), що дозволяє систематизувати підходи до генерації лабіринтів залежно від архітектурних і функціональних ознак. Встановлено, що класичні алгоритми забезпечують високу передбачуваність і продуктивність, тоді як клітинні автомати та гібридні підходи дозволяють створювати складні, органічні або декоративні структури. Наукова новизна полягає у створенні уніфікованої класифікації алгоритмів генерації лабіринтів, яка враховує як структурні, так і геймплейні параметри, що дозволяє обґрунтовано вибирати оптимальні рішення для конкретних ігрових задач. Практичне значення роботи полягає в можливості використання результатів для побудови адаптивних систем генерації рівнів, створення навчальних платформ для вивчення алгоритмів, а також розробки рекомендаційних систем вибору алгоритмів залежно від жанру гри, технічних обмежень та очікуваної складності.