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Earle らによる強化学習レベル生成(PCGRL)の論文。1体のエージェントが盤面を編集する従来手法を、複数エージェントが手分けして同時編集するマルチエージェント問題に組み替え、エージェントを増やすほど生成の質・未知の盤面への一般化・計算効率が上がることを、迷路とダンジョンの二領域で示した。