ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門
～木探索とメタヒューリスティクス

［表紙］ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門 ～木探索とメタヒューリスティクス

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電子版発売

B5変形判／280ページ

定価2,992円（本体2,720円＋税10%）

ISBN 978-4-297-13360-3

電子版

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この本の概要

ゲームAIの技術要素には大きく分けて「ルール」「探索」「機械学習」の3つがあります。近年話題になることの多い機械学習ですが，機械学習だけでは遠い将来の状況を正確に読むことは難しく，特に探索がなければ真に強いAIは生まれません。また，ゲームAIの技術を競う各種コンテストなどでは使用できるメモリ量やファイルの容量に制限が課され，機械学習を利用することが現実的ではないケースもあります。これは実務においても同様で，与えられた要件によっては今も探索技術が主要素となり得ます。本書は，この探索技術とそれを支えるアルゴリズムにフォーカスを当て，ゲームAIを題材にその重要性と魅力を楽しく学ぶための入門書です。さまざまなゲームの種別に対応した探索アルゴリズムについて，動作のしくみと実装方法を丁寧に解説します。

こんな方におすすめ

  • アルゴリズムに興味がある人
  • ゲームAIの仕組みに興味がある人
  • AIを機械学習以外の視点から見つめ直し，視野を広げたい人
  • ゲームAIコンテストやヒューリスティックコンテストで競うための地力をつけたい人
  • 対戦ゲームを開発してみたいが，CPU（コンピュータが操作するプレイヤー）の作り方がわからない人

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ゲームAI／最適化を支える探索アルゴリズム
ゲームAIの技術要素には大きく「ルール」「探索」「機械学習」の3つがあります。本書は，このうち探索技術にフォーカスを当てた入門書です。ゲームAIを題材に，さまざまな探索アルゴリズムのしくみと実装のポイント，よりよい探索のためのテクニックをわかりやすく丁寧に解説します。

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著者プロフィール

青木栄太（あおきえいた）

1990年生まれ。2019年2月にHEROZ株式会社に入社後，ゲームAI開発に従事。プログラミングコンテストでは「thunder」として活躍。年に一度開催される国際学会「IEEE Conference on Games」にて開催されるゲームAIコンペティションにて7回優勝。その中でも特に，Fighting Game AI Competitionにて四連覇を達成。Qiitaに本書の前身である「世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門」記事を執筆するなど，探索アルゴリズムの普及活動にも取り組んでいる。