近年来,随着游戏玩家数量的增长以及游戏开发成本的增加,游戏开发领域急需一种效率更高的内容制作方式。游戏的程序化内容生成技术(PCG)便是这样一种利用计算机自动生成游戏内容的技术。本文基于PCG技术提出了一种塔防游戏关卡的自动生成方案,并对关卡难度的自动验证技术进行了进一步探究。首先本文以一款经典塔防游戏KRF为研究载体,开发了塔防游戏的模拟系统,构筑出了研究所需的模拟环境。关卡自动生成技术包含地图生成与怪物序列生成两部分。在地图生成部分,本文提出了一种游戏路径的表示方式,并设计了一种基于搜索的游戏路径自动生成算法。该算法可通过调整部分参数来生成多种不同风格的游戏路径。在怪物序列生成部分,本文提出了一种怪物序列的复合基因表示方式,该表示方式可通过复用一部分由人工预先设计好的怪物搭配方案来提升生成的效果。在这基础上设计了一种基于遗传算法的怪物序列生成算法,并通过一个图灵测试表明了生成的怪物序列的有效性。展示了本文最终生成的游戏关卡具有接近原版游戏的效果。本文还提出了一种基于游戏中玩家主观感受的游戏难度定量计算方式,基于蒙特卡洛树搜索设计了两种可以自动玩游戏并输出游戏策略的智能体。通过智能体来模拟游戏玩家,并通过智能体的表现定量地测量游戏关卡的难度。游戏关卡难度的定量测量还可与关卡生成相结合来进一步提升关卡生成的效果。