ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
オセロゲーム開発 ～アルファベータ法（alpha-beta search）～
このサイトでは、C言語でのオセロ（リバーシ）のプログラム開発方法を解りやすく説明しています。初級者、初心者でも作れるオセロ実装のコツが満載です。 αβ法はMINIMAX法を改良した素晴らしい探索アルゴリズムです。改良次第でより高速なプログラムを生み出すことも可能です。 最初に「オセロ（リバーシ）の作り方 ～Minimax 探索法～」を読むことをオススメします。 minimax法ゲーム木探索のおさらい 最善手を見つけるとき、相手が最善を打ったと仮定したときの、自分の最善手を検索する必要があります。これは最善手を見つけるときの基本であり、min-max法と言われます。 すなわち自分は評価関数が最大になる手を探し、相手は負に最大になる手を探すというわけです。 図1 minimax法 実行例 図2 minimax法 実行例 αβ（アルファベータ）法ゲーム木探索 すべての手を検索すると、莫大な時間が
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