파동 함수 붕괴 (Wave Function Collapse, WFC)는 예시 입력으로부터 국소적 인접 제약 조건 (local adjacency constraints)을 학습하여 더 큰 출력을 생성하는 데 널리 사용되는 절차적 콘텐츠 생성 (procedural content generation) 방법입니다. 본 논문에서 우리는 완전한 레벨을 직접 진화시키는 대신, WFC에서 사용되는 작은 입력 예시들을 진화시킴으로써 WFC를 진화적 탐색 (evolutionary search)과 결합하는 방법을 탐구합니다. 이 접근 방식에서 WFC는 유전자형-표현형 매핑 (genotype-to-phenotype mapping) 역할을 합니다. 생성된 레벨은 이후 도메인 특화된 적합도 함수 (fitness functions)를 통해 평가됩니다. 우리는 국소적 구조와 전역적 구조 사이의 관계가 서로 다른 두 가지 도메인, 즉 미로 연결 지도 (Maze connectivity maps)와 Zelda 스타일의 던전 레이아웃 (Zelda-style dungeon layouts)에서 이 방법을 평가합니다. 우리의 결과는 WFC 입력에 대한 진화적 최적화가 속성이 국소적 관계로부터 발생하는 도메인에서는 생성 품질을 향상시키는 반면, 전역적 제약 조건 (global constraints)을 요구하는 도메인은 여전히 도전 과제로 남아 있음을 보여줍니다. 이러한 발견은 목표 목적이 국소적 구조와 일치할 때 진화적 탐색이 WFC 생성을 효과적으로 가이드할 수 있음을 시사합니다.