Алгоритмическая генерация уровней в современных видеоиграх работает на основе определённых правил и параметров. 4 Алгоритмы могут использовать случайные числа, шаблоны или другие математические методы. 4

Некоторые типы генеративных алгоритмов:

• Алгоритмы случайного размещения. 4 Они случайным образом размещают объекты, препятствия и декорации на уровне, создавая уникальные сценарии для каждой игры. 4
• Тайловые алгоритмы. 4 Используют заранее созданные тайлы (уровневые блоки) для сборки уровня. 4 Такой подход обеспечивает более структурированный вид уровней. 4
• Генеративные алгоритмы сетки. 4 Разделяют уровень на сетку и генерируют содержимое для каждой ячейки сетки отдельно. 4

Один из примеров работы алгоритмической генерации — использование шума Перлина для создания ландшафта в играх, таких как Minecraft и Terraria. 5 Светлые участки шума считываются как возвышенности, а тёмные — как низины. 5 На их основе алгоритм создаёт приблизительный рельеф будущей карты. 5 Процесс повторяется несколько раз, пока не получается достаточно достоверный ландшафт с горами, долинами и ущельями. 5

Ещё один способ — использование нейросетей для генерации уровней. 1 Нейросети обучаются на больших наборах данных — уровнях из существующих игр, правилах дизайна и даже предпочтениях игроков. 1 Они анализируют структуру уровней (где поставить стены, как расположить врагов) и генерируют новые варианты. 1