Tras 35 años jugando a SimCity, el autor desconocía qué factores determinan la puntuación máxima (0-1000) del juego. Aprovechando que el código fuente del título original de 1989 está disponible en proyectos de código abierto como Micropolis y MicropolisCore, mantenidos por Don Hopkins, ha realizado experimentos algorítmicos mediante los shims en Python de gym-city para identificar las reglas ocultas del simulador.
El análisis revela que una ciudad con puntuación perfecta (cercana a 950) tiene entre 12.000 y 18.000 habitantes, mantiene tasas de criminalidad, contaminación y valor del suelo muy bajas, y opera con un tipo impositivo del 1%. Sus carreteras y vías férreas son escasas y no contiguas, prescinde de bomberos y, en muchos casos, de comisarías. Las vías férreas resultan más eficientes que las carreteras porque no generan contaminación ni tráfico.
El motor de juego también recompensa la ubicación de zonas comerciales en el centro, donde un bono de downtown puede sumar hasta 64 puntos. El desempleo, un término sin límite superior, se convierte en la palanca más potente: superar el número de empleos disponibles añade hasta 128 puntos a la puntuación.
En el lado opuesto, el autor también ha optimizado ciudades por población y ha alcanzado los 709.000 habitantes de forma automática. El artículo detalla cómo las fuentes (tile 840) afectan al cálculo del valor del suelo, por qué los parques no reducen la contaminación directamente y cómo un exceso de árboles puede paradójicamente reducir el valor del suelo debido al desbordamiento de un byte. Se trata, en definitiva, de una arqueología del software aplicada a uno de los juegos de simulación más icónicos.