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手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
幻塔戦記グリフォンの AI で使っている Behaviour Tree
こんにちは、クライアントエンジニアの Sindharta Tanuwijaya（シンダルタ タヌイジャヤ）です。 今更ですが、1月の社内の勉強会で、 Behaviour Tree という AI の手法を発表させて頂きました。当時は幻塔戦記グリフォンを開発するのにあたって、1つのフィーチャーを完成させるためにこの機能を作っていましたが、今はいろいろなフィーチャーで使われています。 Behaviour Tree とは思考 AI のアルゴリズムの1つで、比較的に良く知られているステートマシンと目的が似ています。それはゲーム内のオブジェクトをどう考えさせて、行動させることです。ステートマシンも良い手法ですが、 AI が複雑になってくるのにつれて、管理の難しさが倍に増えるデメリットがあります。そこで、 Behaviour Tree を導入してみたわけです。 当日発表したスライドは以下です。 また、自
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
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