Googleブックスで読めるソフトウェア開発に関する本たち - 俺がぐったり部だ！
Googleブックスの騒ぎを知って約1年。気づくと今そこには「読んでみたかった！」という本が数多く載せられていることを知りました。 さて、そこでゲーム開発にも応用できる知識を中心に私がチョイスしたのが以下の本たちです。もちろんGoogleブックスではこれら以外にもまだまだ多くの本を閲覧することができます。これらを読めば、本には本当に知識と情報がまとめられているということ、著者たちの努力を発見できると思います。 ゲームデザイン 「おもしろい」のゲームデザイン: 楽しいゲームを作る理論 シリアスゲーム デジタルゲーム学習: シリアスゲーム導入・実践ガイド ユーザビリティエンジニアリング原論: ユーザーのためのインタフェースデザイン 人はなぜ形のないものを買うのか: 仮想世界のビジネスモデル ゲーム理論の基本と考え方がよ〜くわかる本 ノベルゲームのシナリオ作成奥義 ライトノベル創作教室 すごい人
GDD2010JPのDevQuizで使ったPac-Manシミュレーター - memo.mzt
回答期間も終わったので公開。 少しずつ機能足したので節制無いソースですがご容赦を。 http://www.mizote.com/gdd2010pacman.html 矢印:自機移動(キーアサイン:カーソルまたはhjkl) ・:足踏み(キーアサイン:ピリオド(テンキーも)) 1,2,3:ステージ切り替え(キーアサイン:1,2,3(テンキーも)) R:Reset(キーアサイン:r,テンキー0) U:Undo(キーアサイン:u) S:Save,サーバー側にいるPHPに送るだけの自分仕様(キーアサイン:s) Normal/IgnoreVH/IgnoreAll:当たり判定の有無 Normalは通常の当たり判定 IgnoreVHはR,L,Jのみ判定 IgnoreAllは判定なし(=無敵) 提出スコアは41, 226, 512でした。 580ぐらいの猛者のコマンドもちらほら見かけるのでトレース機能追加し
パックマンを遺伝的アルゴリズムしてみた - そこはかとなく書くよ。
GDD(Google Developer Day)のQuizが終わりました。 その中にパックマンという問題がありました。これはパックマンの敵の動きを示されその中でいかにドットを多く取っていくかという問題でした。 敵の動きのシミュレートは(めんどくさいけど)すぐにできたので、あとは自機の動きをどのように導き出すかがポイントとなります。 うーんと唸りましたが、なんとなーく遺伝的アルゴリズムを使って計算機に導き出してもらうこととしました。 pyevolve ありがたいことにpythonには、pyevolveという遺伝的アルゴリズムを簡単に使えるライブラリがあります。これを使わせてもらうことにしました。 ちなみに、今回はじめて遺伝的アルゴリズムを勉強したので、たぶんいろいろ間違っていると思います。ご指摘がありましたらぜひお願いします。(というか、どうやろうかな、と思ったときにこれを機会にちょっとG
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App Inventor for Android
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Google Developer Day 2010 Japan を開催します
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