Cuando se trata de jugar juegos, los enfoques evolutivos y basados en árboles son los métodos aproximados más populares para la toma de decisiones en el campo de la inteligencia artificial de la investigación de juegos. El dominio evolutivo se inspira en la naturaleza para el diseño de métodos aproximados, mientras que el dominio basado en árboles construye una representación aproximada del mundo en una estructura similar a un árbol, y luego se realiza una búsqueda para encontrar el camino óptimo dentro de ese árbol. En este documento, proponemos una métrica novedosa para la validación de características de juegos en tiempo real en juegos de estrategia en tiempo real (RTS). En primer lugar, se lleva a cabo la identificación y agrupación de características de juegos de estrategia en tiempo real, y, en segundo lugar, los grupos se incluyen en clases ponderadas con respecto a su correlación e importancia. Una métrica novedosa se basa en los grupos, clases ponderadas y cuántas veces el agente de prueba de juego invalidó la característica del juego en un escenario de características de juego dado. La métrica se utiliza en una serie de experimentos que involucran agentes de prueba de juego evolutivos y basados en árboles de vanguardia. Los experimentos revelaron que no hubo una diferencia importante entre los agentes de prueba de juego basados en la evolución y basados en árboles.