［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介 ライター：箭本進一 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2023」では「『タクティクスオウガ リボーン』のAI実装事例」と題した講演が行われ，シミュレーションRPGにおけるAIがどのように状況を判断しているのかが明かされた。同作では地形に高低差があったり，様々な能力を持つユニットたちが他のユニットを守るべき状況が発生したりと，判断すべき項目が多岐にわたる。 企画者が望む振る舞いをAIにさせる手法について，スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏が語った。 スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏 ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのよ
JavaScript でオセロを実装する(AI高速化編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
これまでのあらすじ まともなオセロの対戦AIの作成を開始したものの、 「4手先を読む」だけでも検討にかかる時間が長く、 とても快適に遊べるとは言えない状態でした。 これでは肝心のAIの形勢判断を調整する以前の問題であり、 先読みする手数を増やしてAIの「腕前」を上げることも困難です。 先読みする手数を減らせば快適に遊べるようにはなりますが、 それでは「目先のことしか考えない」弱いAIにしかなりません。 どうにかしてAIの動作速度を改善できないものでしょうか。 ボトルネックはどこにあるのか これまでのオセロの作成過程を振り返ってみましょう。 最初に4×4の最小盤面で一人二役で遊ぶものを実装しました。 これはほとんどの部分が関数型で書かれた明瞭簡潔な実装だったのですが、 その引き換えに全局面を事前に計算するという超富豪的な実装になっていました。 この問題に対しては各局面の計算を遅延評価すること
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
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