まえがき
1章 GameAIとは
1.1 決定論的AIと非決定論的AI
1.2 確立されたGameAI
1.3 GameAIの将来
2章 追跡と逃避
2.1 基本的な追跡と逃避
2.2 LOS追跡
2.3 タイル環境でのLOS追跡
2.4 連続動作環境でのLOS追跡
2.5 迎撃
3章 パターンムーブメント
3.1 標準アルゴリズム
3.2 タイル環境でのパターンムーブメント
3.3 物理的なシミュレーション環境でのパターンムーブメント
4章 フロッキング
4.1 標準的なフロッキング
4.2 フロッキングの例
4.3 障害物の回避
4.4 リーダーに続け
5章 ポテンシャル関数に基づくムーブメント
5.1 GameAIでのポテンシャル関数の用途
5.2 追跡と逃避
5.3 障害物の回避
5.4 スウォーミング
5.5 最適化のヒント
6章 基本的な経路探索とウェイポイント
6.1 基本の経路探索
6.2 ブレッドクラム経路探索
6.3 経路の追跡
6.4 ウォールトレーシング
6.5 ウェイポイントナビゲーション
7章 A*アルゴリズムによる経路探索
7.1 探索領域の定義
7.2 探索の開始
7.3 スコアリング
7.4 袋小路の検出
7.5 地形コスト
7.6 影響マッピング
7.7 参考文献
8章 AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン
8.1 スクリプティング技術
8.2 敵の属性のスクリプティング
8.3 基本スクリプトの解析
8.4 敵の振る舞いのスクリプティング
8.5 会話のスクリプティング
8.6 イベントのスクリプティング
8.7 参考文献
9章 有限状態機械
9.1 状態機械の基本モデル
9.2 有限状態機械の設計
9.3 蟻の例
9.4 参考文献
10章 ファジー理論
10.1 ゲームでのファジー理論の用途
10.2 ファジー理論の基礎
10.3 制御の例
10.4 脅威の査定の例
11章 ルールベースのAI
11.1 ルールベースシステムの基礎
11.2 格闘技ゲームの攻撃予想
11.3 参考文献
12章 確率の基礎
12.1 ゲームでの確率の用途
12.2 確率とは
12.3 確率のルール
12.4 条件付き確率
13章 不確定な状況下での意思決定−ベイズ法
13.1 ベイズネットワークとは
13.2 罠が仕掛けられている確率
13.3 財宝が収められている確率
13.4 空と陸の確率
13.5 格闘技ゲーム
13.6 参考文献
14章 ニューラルネットワーク
14.1 ゲームでのニューラルネットワーク
14.2 ニューラルネットワークの分析
14.3 学習
14.4 ニューラルネットワークのソースコード
14.5 頭脳を使った追跡と逃
PR
ブラウズ
ゲーム開発者のためのAI入門 
- 著者名：David M. Bourg (著), Glenn Seemann (著), 株式会社クイープ (翻訳)
- 出版社：オライリージャパン (2005/1/12)
- ISBN-10：4873112168
- ISBN-13：978-4873112169
- 発売日：2005/1/12
- 商品の寸法：23.4 x 18.2 x 2.4 cm
- 価格：￥ 3,990
商品の説明
ゲーム開発者のためのAI入門
変化に富んだ魅力的なゲームを作るには,予測可能な動きに加え,予測できない非決定論的な特性を取り入れる必要がある。例えば相手の動きを学習して,それに応じて振る舞いを変えるといったやり方だ。本書ではゲーム開発に必要な「Game AI」と呼ばれる人工知能を紹介している。ファジィ理論やベイズ法,ニューラル・ネットワーク,遺伝的アルゴリズムなどが平易に書かれていて興味深い。ゲーム開発の参考書としてだけでなく,人工知能の解説書にもなる一冊だ。
変化に富んだ魅力的なゲームを作るには,予測可能な動きに加え,予測できない非決定論的な特性を取り入れる必要がある。例えば相手の動きを学習して,それに応じて振る舞いを変えるといったやり方だ。本書ではゲーム開発に必要な「Game AI」と呼ばれる人工知能を紹介している。ファジィ理論やベイズ法,ニューラル・ネットワーク,遺伝的アルゴリズムなどが平易に書かれていて興味深い。ゲーム開発の参考書としてだけでなく,人工知能の解説書にもなる一冊だ。
(日経バイト 2005/04/01 Copyrightc2001 日経BP企画
内容紹介
近年の3Dグラフィック技術の進化により、ビジュアル面におけるゲームのリアリティは大きく進歩しました。ゲームのリアリティを向上させる次のステップは、ゲームに人工知能(AI)を導入することです。
本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプログラマと、AI技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、(従来の)決定論的なAI技術と、(新しい)非決定論的なAI技術を紹介します。
本書で解説するのは、「追跡と逃避」「パターンムーブメント」「フロッキング」「ポテンシャル関数に基づくムーブメント」
「基本的な経路探索とウェイポイント」「A*アルゴリズムによる経路探索」「AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン」
「有限状態機械」「ファジー理論」「ルールベースのAI」「確率の基礎」「不確定な状況下での意思決定 ─ ベイズ法」
「ニューラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」など。
豊富に掲載された図版とC/C++のサンプルコードが読者の理解を助けます。
本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプログラマと、AI技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、(従来の)決定論的なAI技術と、(新しい)非決定論的なAI技術を紹介します。
本書で解説するのは、「追跡と逃避」「パターンムーブメント」「フロッキング」「ポテンシャル関数に基づくムーブメント」
「基本的な経路探索とウェイポイント」「A*アルゴリズムによる経路探索」「AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン」
「有限状態機械」「ファジー理論」「ルールベースのAI」「確率の基礎」「不確定な状況下での意思決定 ─ ベイズ法」
「ニューラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」など。
豊富に掲載された図版とC/C++のサンプルコードが読者の理解を助けます。
内容（「BOOK」データベースより）
近年の3Dグラフィック技術の進歩により、ビジュアル面におけるゲームのリアリティは大きく進化しました。ゲームのリアリティを向上させる次のステップは、ゲームに人工知能(AI)を導入することです。本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプログラマと、AI技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、(従来の)決定論的なAI技術と、(新しい)非決定論的なAI技術を紹介します。本書で解説するのは、「追跡と逃避」「パターンムーブメント」「フロッキング」「ポテンシャル関数に基づくムーブメント」「基本的な経路探索とウェイポイント」「A*アルゴリズムによる経路探索」「AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン」「有限状態機械」「ファジー理論」「ルールベースのAI」「確率の基礎」「不確定な状況下での意思決定―ベイズ法」「ニューラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」など。豊富に掲載された図版とC/C++のサンプルコードが読者の理解を助けます。
内容（「MARC」データベースより）
ゲームプログラミングに初めて取り組むプログラマと、AI(人工知能)技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、従来の決定論的なAI技術と、新しい非決定論的なAI技術を紹介する。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
ボーグ,デイビッド・M.
コンピュータシミュレーションの分野で活躍し、ホバークラフトの性能や、船やボートを動かすときの波のうねりなどを測定する分析ツールを開発しています。ニューオリンズ州立大学の造船機関学部で教鞭をとるかたわら、ゲームの開発ならびにコンサルティング分野のプロとして活躍。また、Game Instituteが運営している「Physics for Game Developers」というオンラインコースの指導も行う。研究分野は、流体力学シミュレーションのためのコンピュータコードの開発や、ビジネスエンジニアリング問題の解決へのAIの応用
シーマン,グレン
MacintoshやWindowsのゲームを数多く開発してきたベテランゲームプログラマであり、クロスプラットフォームゲームを開発するCrescent Vision Interactiveの創設者の1人です(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
コンピュータシミュレーション
の分野で活躍し、ホバークラフトの性能や、船やボートを動かすときの波のうねりなどを測定する分析ツールを開発しています。ニューオリンズ州立大学の造船機関学部で教鞭をとるかたわら、ゲームの開発ならびにコンサルティング分野のプロとして活躍。また、Game Instituteが運営している「Physics for Game Developers」というオンラインコースの指導も行う。研究分野は、流体力学シミュレーションのためのコンピュータコードの開発や、ビジネスエンジニアリング問題の解決へのAIの応用シーマン,グレン
MacintoshやWindowsのゲームを数多く開発してきたベテランゲームプログラマであり、クロスプラットフォームゲームを開発するCrescent Vision Interactiveの創設者の1人です(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)