How Fast Can We Play Tetris Greedily With Rectangular Pieces?

Consider a variant of Tetris played on a board of width $w$ and infinite height, where the pieces are axis-aligned rectangles of arbitrary integer dimensions, the pieces can only be moved before letting them drop, and a row does not disappear once it is full. Suppose we want to follow a greedy strategy: let each rectangle fall where it will end up the lowest given the current state of the board. To do so, we want a data structure which can always suggest a greedy move. In other words, we want a data structure which maintains a set of $O(n)$ rectangles, supports queries which return where to drop the rectangle, and updates which insert a rectangle dropped at a certain position and return the height of the highest point in the updated set of rectangles. We show via a reduction to the Multiphase problem [P\u{a}tra\c{s}cu, 2010] that on a board of width $w=\Theta(n)$, if the OMv conjecture [Henzinger et al., 2015] is true, then both operations cannot be supported in time $O(n^{1/2-\epsilon})$ simultaneously. The reduction also implies polynomial bounds from the 3-SUM conjecture and the APSP conjecture. On the other hand, we show that there is a data structure supporting both operations in $O(n^{1/2}\log^{3/2}n)$ time on boards of width $n^{O(1)}$, matching the lower bound up to a $n^{o(1)}$ factor.Comment: Correction of typos and other minor correction

Data mining techniques in video games

Debido a los diferentes modelos de negocio utilizados en torno a los videojuegos, ha aumentado la necesidad de conocer los gustos y mejorar la experiencia de los jugadores con el objetivo de aumentar las ganancias. Una de las razones por la que una persona deja de jugar es debido a la frustración que le causa no poder avanzar; por ello, tener el balance adecuado de dificultad es fundamental. El enfoque llamado banda de caucho es uno de los más populares para el ajuste de dificultad en videojuegos, el cual crea un vínculo entre el jugador y sus enemigos. Así, dependiendo de las habilidades demostradas por el jugador, la dificultad del juego es perzonalizada [46]. A través de la minería de datos es posible recuperar información vital producida por los jugadores para la toma de decisiones, pruebas, mejora del diseño e investigación. Este trabajo de fin de Máster se centra en el análisis de videojuegos y la aplicación de técnicas de minería de datos para la clasificación del comportamiento de los usuarios y la personalización del juego

Una metodología de ajuste dinámico de dificultad en videojuegos : entre Rubber Band AI y la teoría de flow

Uno de los desafíos más relevantes durante la producción de videojuegos es la creación de retos adecuados para los jugadores. Normalmente, la producción de un videojuego AAA toma aproximadamente 2 años y la razón principal es que las ideas que se quieren desarrollar deben ser probadas, no solo para encontrar errores en el código, sino también para validar que sean entretenidas y factibles. Este trabajo tiene como objetivo crear una metodología que facilite el establecimiento de retos adecuados empleando ajuste dinámico de dificultad en videojuegos. Después de revisar la literatura sobre el modelado de jugadores y el ajuste dinámico de dificultad, realizamos varios experimentos donde los participantes jugaron diversas versiones de Tetris. La versión que implementaba la metodología propuesta predecía el nivel de habilidad del jugador actual extrayendo los datos de sus últimas acciones y comparaba la evolución de la partida con partidas de otros jugadores. Luego, decidía si se modificaba la dificultad del juego teniendo en cuenta el nivel de habilidad previamente calculado. Usamos dos enfoques de ajuste dinámico de dificultad, el Ruber Band AI y la teoría del flow, para implementar las diversas versiones de Tetris. Además, los participantes respondieron cuestionarios con el fin de conocer qué tan satisfactoria fue su experiencia en cada sesión..