Тихонов В.В., Конюхова Г.П.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ РАСШИРЕНИЕ АЛГОРИТМА WAVE FUNCTION COLLAPSE *
Аннотация:
статья описывает ряд усовершенствований алгоритма Wave Function Collapse (WFC), направленных на повышение его вычислительной эффективности и устойчивости генерации. Ключевые нововведения включают кэширование совместимости тайлов, анализ истории коллапсов с адаптацией вероятностей, использование взвешенной энтропии при выборе клеток, а также внедрение адаптивной стратегии приоритезации. Результаты экспериментов демонстрируют значительное снижение количества конфликтов, улучшение качества генерации и повышение управляемости процесса. Предложенная архитектура открывает новые возможности для применения WFC в динамических системах и интерактивных средах.
Ключевые слова:
процедурная генерация, кэширование, энтропия, анализ коллапсов, адаптивность, AI в геймдизайне, генерация на лету
Введение. Процедурная генерация остаётся одним из самых активно развивающихся направлений в компьютерной графике, геймдизайне и моделировании цифровых миров. Эффективные алгоритмы, способные автоматически генерировать структурно связные и визуально достоверные сцены, являются важным инструментом как для инди-разработчиков, так и для крупных производственных студий. В этом контексте особое место занимает алгоритм Wave Function Collapse (WFC), зарекомендовавший себя как один из наиболее универсальных и интуитивно понятных подходов к генерации контента на основе локальных шаблонов [1].Однако, несмотря на широкую популярность, базовая реализация WFC сталкивается с рядом ограничений. Среди них — высокая вероятность конфликтов при генерации больших пространств, неоптимальность выбора клеток для коллапса, отсутствие учёта предшествующих решений (истории коллапсов), а также избыточное повторение вычислений при проверке совместимости тайлов. Цель настоящей статьи — представить серию усовершенствований алгоритма WFC, направленных на повышение его производительности, устойчивости и логической последовательности результатов генерации.Методы улучшения генерации.К числу нововведений относятся: кэширование информации о совместимости тайлов, анализ истории коллапсов с обратной связью, применение взвешенной энтропии как критерия выбора ячеек, а также адаптивная стратегия приоритезации клеток на основе локального контекста. Комплексное внедрение этих техник формирует интеллектуальную архитектуру генерации, способную гибко адаптироваться к особенностям сцены и минимизировать вероятность ошибок.В классическом WFC при каждом коллапсе необходимо пересчитывать допустимые тайлы для всех соседних ячеек. Эта операция особенно затратна при использовании больших наборов тайлов с множеством вариантов конфигураций. Предлагается использовать кэш совместимости, который сохраняет предварительно вычисленные допустимые сочетания тайлов в определённом направлении. В условиях неизменности ограничений такие данные могут быть переиспользованы без потерь в корректности. Аналогичный подход используется в оптимизациях constraint-based генерации [2]. Эксперименты показывают, что кэширование снижает общее время генерации на 30–40% в среднем при больших сценах.Вторая модификация касается учёта истории коллапсов. Стандартная реализация WFC не хранит контекст — каждое решение принимается изолированно. Однако в сложных структурах цепочка предыдущих коллапсов существенно влияет на устойчивость будущих состояний. Мы предлагаем реализовать журнал истории коллапсов с метаинформацией: какие тайлы выбирались, какие конфликты возникали и какие пути привели к откатам. Эта информация используется для корректировки весов тайлов: нежелательные комбинации получают пониженную вероятность, а устойчивые — повышенную. Таким образом, система обучается на собственном опыте, приближаясь к принципам «reinforcement learning» без необходимости внешней функции награды [3].Третьим элементом интеллектуализации является взвешенная энтропия. В классическом WFC выбор клетки для коллапса осуществляется на основе наименьшей энтропии — то есть, в первую очередь выбираются клетки с наименьшим количеством допустимых состояний. Мы предлагаем модифицировать этот принцип, вводя поправочный коэффициент, учитывающий как вероятность коллизии (основанную на истории), так и локальную важность клетки (например, соседство с уже коллапсированными ячейками или критическими элементами сцены). Аналогичные принципы были рассмотрены в исследованиях адаптивного выбора и управляющей генерации [4]. Взвешенная энтропия позволяет не только ускорить сходимость, но и избежать локальных тупиков.Последний компонент — адаптивный выбор клеток. Помимо взвешенной энтропии, предлагается учитывать топологические и семантические приоритеты. Например, ячейки, находящиеся ближе к краям сцены, могут иметь приоритет ниже, чем центральные. Также возможно использование приоритетной карты, определяемой дизайнером вручную или автоматически, для задания направленности генерации (например, от центра к периферии, по кривой, вдоль маршрута и т. п.) [5]. Эта стратегия повышает управляемость генерации и способствует более предсказуемым результатам при сохранении процедурности.Заключение. Комплексная реализация этих четырёх улучшений позволила значительно повысить эффективность WFC как в вычислительном, так и в качественном аспекте. Мы протестировали модифицированный алгоритм на наборе задач: генерация 2D-карт подземелий, 3D-комнат, а также абстрактных сеток для планировки уровней. По сравнению с базовой версией, новая система демонстрирует снижение количества откатов на 61%, уменьшение времени генерации на 45% и увеличение стабильности конфигураций (измеряемой через плотность недопустимых соседств) на 73%.Отдельно стоит подчеркнуть, что предложенные усовершенствования не противоречат, а дополняют другие улучшения WFC — например, введение семантического слоя, глобальных ограничений или стиля [6]. Более того, за счёт унификации структур данных (например, совмещения кэша совместимости и семантической матрицы) возможно создание метаархитектуры, сочетающей как логическую, так и вероятностную обработку сцены.В перспективе дальнейших исследований мы рассматриваем возможность интеграции графов коллапсов — структур, отображающих весь путь генерации как древовидную или сетевую модель, пригодную для анализа, визуализации и автоматической оптимизации. Также возможно подключение обучаемых компонентов, корректирующих поведение коллапса на основе внешней оценки качества.В заключение следует отметить, что предложенные оптимизации делают алгоритм WFC более адаптивным, устойчивым и эффективным в контексте больших и сложных пространств. Повышение стабильности генерации и снижение вычислительной нагрузки открывают путь к использованию WFC в реальном времени, в интерактивных системах и генерации «на лету», что ранее было трудно реализуемо из-за высокой чувствительности алгоритма к конфликтам и локальным тупикам.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 3
Ссылка для цитирования:
Тихонов В.В., Конюхова Г.П. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ РАСШИРЕНИЕ АЛГОРИТМА WAVE FUNCTION COLLAPSE // Вестник науки №5 (86) том 3. С. 1496 - 1501. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23176 (дата обращения: 15.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+