CODE FES 2017 講演資料
•
4 likes•1,026 views
CODE FES 2017 https://www.recruit-jinji.jp/recruitment/code_fes/index.html の講演資料です。（前篇）
Recommended
More Related Content
Similar to CODE FES 2017 講演資料
Similar to CODE FES 2017 講演資料 (10)
More from Youichiro Miyake
More from Youichiro Miyake (20)
Recently uploaded
Recently uploaded (10)
CODE FES 2017 講演資料
- 3. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books
- 4. ©2016 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved. • ThinkIT https://thinkit.co.jp/author/10026 • AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】
- 5. 参考文献 ©2017 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved. 三宅陽一郎 「 ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在」 (20ページ) （人工知能学会誌、2015/1号） （AI書庫から無料でDL可能 http://id.nii.ac.jp/1004/00001730/ ）
- 6. 参考文献 ©2017 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved. 三宅陽一郎 「大規模ゲームにおける人工知能 ─ファイナルファンタジーXV の実例をもとに─」 (17ページ) （人工知能学会誌、2017 /2号） （AI書庫から無料でDL可能 http://id.nii.ac.jp/1004/00008567/ ）
- 13. 目次 • 第一章 人工知能の作り方 • 第二章 ソフトウェアの構造 • 第三章 人工知能へ • 第四章 知識構造 • 第五章 ナビゲーションAI • 第六章 メタAI ゲーム全体の思考 • 第七章 思考 • 第八章 キャラクターAI（学習） • 第九章 プロシージャル技術（自動生成技術） • 第十章 思考の構造
- 14. 第一章 人工知能の作り方
- 16. このＡＩはどう組むか？ こういったＡＩをゲーム産 業では「Scripted AI」と言 います。こういったＡＩは ゲームデザイナーがスク リプト言語で書く場合多 いため。 プレイヤー キャラクター 岩 地面 池 Ａ B 、 （例） プレイヤーがＡにいれば Ｂをうろうろする。 プレイヤーがＢにいれば 近づいて攻撃する。 http://septieme-ciel.air-nifty.com/nikubanare/2007/08/post_3c38.html http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 17. スクリプト Scripted AI から自律型ＡＩへの変化 ゲームデザイナーの頭の中 ゲームデザイナーの頭の中 知識 思考 Scripted AI 自律型 AI (Autonomous AI) http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 18. スクリプト Scripted AI から自律型ＡＩへの変化 ゲームデザイナーの頭の中 ゲームデザイナーの頭の中 知識 思考 Scripted AI 自律型 AI (Autonomous AI) 操り人形（Scripted AI）から、キャラクターが自分で考えて行動する 自律型ＡＩ（Autonomous AI）になるためには、 ゲームデザイナーが頭の中で持っている知識と思考をＡＩに埋め込 む必要がある。
- 29. ナビゲーションＡＩ このＡＩはどう組むか？ 地形データ （Way Points） 攻撃するか？ 隠れるか？ 牽制するか？ を選ぶ思考。 ＝ 意思決定思考 意思決定思考 地形データを用いた 思考 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 32. ＡＩを作る 人間 地形データ （Way Points） 地形デー タを用いた ロジック オブジェク トを用いた ロジック ここでキャラクターに知能を与えたプロセスを振り返ってみる。 ステップ１： 知識を与えた。 ステップ２： 知識の上で操作する思考を与えた。 ステップ３： 自分の意志を決定する思考を与えた。 http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 39. 目次 • 第一章 人工知能の作り方 • 第二章 ソフトウェアの構造 • 第三章 人工知能へ • 第四章 知識構造 • 第五章 ナビゲーションAI • 第六章 メタAI ゲーム全体の思考 • 第七章 思考 • 第八章 キャラクターAI（学習） • 第九章 プロシージャル技術（自動生成技術） • 第十章 思考の構造
- 40. 第二章 ソフトウェアの構造
- 41. 知識 思考 知識 思考 知識 思考 最小の人工知能の単位 独立に持つ
- 42. 知識 思考 最小の知能の単位
- 45. ステート・マシン ステート ステート ステート ステートマシン（有限状態マシン） ステートに自分への命令、遷移条件に世界と自分の状況の変化を書く。 ループ構造により、フィードバック構造はない。
- 49. (例) Quake HFSM Ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved. 状態遷移図を用いる http://ai-depot.com/FiniteStateMachines/FSM-Practical.html
- 50. 知識 思考 知識 思考 知識 思考 メタ思考 思考を選ぶ思考
- 51. 知識 思考 知識 思考 知識 思考 メタ思考 メタ思考アーキテクチャ
- 52. IF （ 前置宣言文 ） then （後置宣言文） ルールベース意思決定 Rule-based Decision Making ルール ここでは、この形式の制御文をルールと言います。 もちろん、IF ( … IF (.... IF… ) ) ) のような入れ子構造の制御文も ルールベースと呼びますが、 ルールベースと言えば、基本的には、ルールを一つの単位として、 意思決定を行う、という意味です。
- 53. 推論エンジン A B C D E T F F F F T T F F F T T F T F T T T T F T T T T T F T T T T F F F T T …………………………… …………………………… ………………… T: True F: False ID 0 : IF A THEN B ID 1 : IF A && D THEN C ID 3 : IF C THEN E ID 4 : IF B THEN D ID .. : ID 4 : IF E THEN ~A ルール内の条件部がtrueの時、そのルールが発火する（fired） すると言います。発火したルールの宣言文は true となり、また それが別のルールを発火させます。 発火をくり返して、true/False が変化して行く様子
- 54. ルール制御 ID 0 : IF …. THEN … ID 1 : IF …. THEN … ID 3 : IF …. THEN …. ID 4 : IF …. THEN … ID .. : ID 4 : IF …. THEN … Priority: 3 Priority: 1 Priority: 4 Priority: 5 Priority: 2 ルールに固定、あるいは変動プライオリティ（優先度）をつけて制御を行う。 あるいはランダムにルールをピックアップする場合もある。戦略思考、キャラク ターの挙動などでよく使われる。 Priority: - 制御 ルール＝ IF （ 行動条件文 ） then （動作命令文）
- 55. (例) ルール制御 ID 0 : IF …. THEN … ID 1 : IF …. THEN … ID 3 : IF …. THEN …. ID 4 : IF …. THEN … ID .. : ID 5 : IF …. THEN … Priority: 3 Priority: 1 Priority: 4 Priority: 5 Priority: 2 或いは、状況判断思考によってルールを振り分ける。 戦略思考、キャラクターの挙動などでよく使われる。 Priority: - 制御 思考 ルール＝ IF （ 行動条件文 ） then （動作命令文）
- 56. 応用可能性例 http://gomibako.symphonic-net.com/vote.cgi?genre=act_b&rating=9 ID 0 : IF （敵確認） THEN （逆方向） ID 1 : IF （誰もいない） THEN （ランダムウォーク） ID 2 : IF （フルーツ発見） THEN （フルーツゲット） ID 3 : IF （パワー発見） THEN （パワーゲット） ID 0 : IF （敵強い） THEN （サンダガ） ID 1 : IF （自分弱い） THEN （弱い敵に攻撃） ID 2 : IF （HP<20） THEN （ケアル） ID 3 : IF （パワー発見） THEN （パワーゲット） こうなっているというのではなくて、こういうふうに応用できる例 パックマンなど RPGなど
- 57. The Sims 3 における応用 街全体をソーシャルにシミュレーションして人との関係を楽しむゲーム。 たくさんのＡＩを「人間らしく」制御しなければならない。 特徴付けにプロダクションルールを採用。 Richard Evans, "Modeling Individual Personalities in The Sims 3", GDC 2011 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The
- 58. Sims3 における応用 あらゆる相互作用を考慮 注目するエージェントの行動範囲だけを考慮 Richard Evans, "Modeling Individual Personalities in The Sims 3", GDC 2011 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The
- 59. データドリブンなプロダクション・ルール プロダクションルール Sims3 における応用 Richard Evans, "Modeling Individual Personalities in The Sims 3", GDC 2011 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The
- 62. The Sims シリーズのＡＩの作り方 人をダイナミクス（力学系、動的な数値の仕組み ）として動かす。 世界を動かす PeerAI(=キャラクターＡＩ) を構築。 Sub Peer Meta Meta Peer Sub [原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、 ムード（幸せ） 係数を最大化する行動を選択する。 Sims (not under direct player control) choose what to do by selecting, from all of the possible behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current happiness. Will Wright, AI: A Design Perspective (AIIDE 2005) http://www.aaai.org/Papers/AIIDE/2005/AIIDE05-041.ppt Kenneth Forbus, Will Wright, “Some notes on programming objects in The Sims – Example” http://www.qrg.cs.northwestern.edu/papers/Files/Programming_Objects_in_The_Sims.pdf
- 63. オブジェクトに仕込むデータ構造 Data (Class, Sate) Graphics (sprites, z- buffers)Animations (skeletal) Sound Effects Code (Edith) -Main (object thread) -External 1 -External 2 -External 3 パラメーター グラフィックス アニメーション サウンド メインスレッド いろいろなインタラクションの仕方 Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料) ※IEで見てください。 http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm Kenneth Forbus, Will Wright, “Some notes on programming objects in The Sims – Example” http://www.qrg.cs.northwestern.edu/papers/Files/Programming_Objects_in_The_Sims.pdf
- 64. The Sims における「モチーフ・エンジン」 Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern University) http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm Data - Needs - Personality - Skills - Relationships Sloppy - Neat Shy - Outgoing Serious - Playful Lazy - Active Mean - Nice Physical - Hunger - Comfort - Hygiene - Bladder Mental - Energy - Fun - Social - Room Motive Engine Cooking Mechanical Logic Body Etc. AIの人格モデル
- 65. 最適（＝最大効用）な行動を選択する Hunger +20 Comfort -12 Hygiene -30 Bladder -75 Energy +80 Fun +40 Social +10 Room - 60 Mood +18 Toilet - Urinate (+40 Bladder) - Clean (+30 Room) - Unclog (+40 Room) Mood +26 Bathtub - Take Bath (+40 Hygiene) (+30 Comfort) - Clean (+20 Room) Mood +20 [原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、 総合的な効用 （＝Mood） を最大化する行動を選択する。
- 66. ムードの計算方法と各パラメーターのウェイトグラフ Mood = W_Hunger(X_Hunger) * X_Hunger + W_Engergy(X_Energy) * X_Energy + … -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 W_Hunger W_Energy W_Comfort W_Fun W_Hygiene W_Social W_Bladder W_Room
- 68. 効用(Utility)の計算の仕方 W_Hunger X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) Hunger degree at -80 ＝ W_Hunger(-80)*(-80) Hunger degree at 60 ＝ W_Hunger(60)*(60) Δ ＝ W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) Utility for hunger
- 69. 限界効用逓減の法則 X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) Δ（-80 → 60）＝W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) Δ (60→90） ＝W_Hunger(90)*(90) - W_Hunger(60)*(60) 90 W_Hunger(90) Δ（-80 → 60） is much larger than Δ(60→90） ある程度満たされたものを満たすより、 満たされないものをある程度満たす方が大きな満足をもたらす Utility for hunger ビールは一杯目が一番おいしい
- 70. The Sims のＡＩの原理 三宅陽一郎、「Spore におけるゲームＡＩ技術とプロシージャル」 （DiGRA Japan 第１４回 月例研究 http://digrajapan.org/?wpdmact=process&did=Ni5ob3RsaW5r Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料) http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm Richard Evans, Modeling Individual Personalities in The Sims 3, GDC 2010 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The
- 71. The Sims 3 では、多くのムードや欲求が準備される。 行動 対象 GDC09 資料 http://www.gdcvault.com/play/1452/(307)-Breaking-the-Cookie-Cutter
- 72. 知識 思考 知識 思考 知識 思考 レイヤー
- 73. 知識 思考 知識 思考 知識 思考 レイヤー レイヤード・アーキテクチャ
- 74. The Quake III Arena Bot http://www.kbs.twi.tudelft.nl/docs/MSc/2001/Waveren_Jean-Paul_van/thesis.pdf
- 75. 知識 思考 知識 思考 知識 思考 サブサンプション・アーキテクチャ 抑制・解放 抑制・解放
- 76. サブサンプション・アーキテクチャ
- 78. 古典: 中央集権型（Central domain） すべての知的プロセスが 順番に実行 サブサンプション : 並列 & 多層化 すべての知的プロセスが、 並列に実行 Rodney Brooks, A robust layered control system for a mobile robot Robotics and Automation, IEEE Journal of (Volume:2 , Issue: 1 ) 1986
- 82. サブサンプション・アーキテクチャ INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstract thinking Abstract thinking R ロボットは足音を聴くと、 とりあえずストップする。
- 83. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking R 全部掃除が終わると、 エネルギーステーションに戻る
- 84. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking サブサンプションを エージェント・アーキテクチャに適用。 情報を抽象化 アクションを生成
- 85. 目次 • 第一章 人工知能の作り方 • 第二章 ソフトウェアの構造 • 第三章 人工知能へ • 第四章 知識構造 • 第五章 ナビゲーションAI • 第六章 メタAI ゲーム全体の思考 • 第七章 思考 • 第八章 キャラクターAI（学習） • 第九章 プロシージャル技術（自動生成技術） • 第十章 思考の構造
- 86. 第三章 人工知能へ
- 100. 世界 / データ群 （Undefined） センサー エフェクター インフォメーション・フロー 知識 思考 エージェント・アーキテクチャ
- 103. 目次 • 第一章 人工知能の作り方 • 第二章 ソフトウェアの構造 • 第三章 人工知能へ • 第四章 知識構造 • 第五章 ナビゲーションAI • 第六章 メタAI ゲーム全体の思考 • 第七章 思考 • 第八章 キャラクターAI（学習） • 第九章 プロシージャル技術（自動生成技術） • 第十章 思考の構造
- 104. 第四章 知識構造
- 106. http://piposozai.blog76.fc2.com/ 衝突モデル（当たりモデル） キャラクター衝突データ オブジェクト衝突データ オブジェクト衝突データ 床 物理的インタラクション
- 109. 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 情報の受け渡し （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）これは岩である。 動かすことはできない。 側の点に隠れることができ http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 110. 知識表現・世界表現 仮想世界の知性 ＝人工知能 WORLD 人工知能は生物のように世界をそのまま認識・解釈できるだろうか？ 仮想世界の知性 ＝人工知能 WORLD AIが世界(物・事・空間など)を解釈できるように、世界をうまく情報表現する ＝ 知識表現 (KR、Knowledge Representation) 知識表現 （KR）
- 112. ゲーム世界 世界をリアルタイムに解釈 知識表現と作用世界・知覚世界 AIはそのままでは 理解できない。 現在の人工知能のレベルは難しい http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 116. いろいろな知識表現 事実表現（信頼度表現） 意味ネットワーク 敵表現リスト 依存グラフ ルールベース表現 世界表現 Griesemer,J, "The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo", 2002 http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
- 117. 世界表現（知識表現の一つ） マップ全体に関わる知識表現を世界表現という （ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR） （例） ８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone) Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005 http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf
- 118. 知識表現・世界表現 知識表現 世界表現
- 119. いろいろな世界表現 ナビメッシュ-ウェイポイント 階層表現 LOS マップ 戦術マップクラスタリング 敵配位マップ テリトリー表現 Tactical Point System Halo2Killzone Killzone2Halo Assassin’s Creed Left 4 Dead Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij, "On the AI Strategy for KILLZONE 2's Bots” http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/ Damian Isla,"Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives", http://halo.bungie.net/inside/publications.aspx Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference , http://www.valvesoftware.com/company/publications.html
- 120. 世界表現（知識表現の１つ） マップ全体に関わる知識表現を世界表現という （ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR） （例） ８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone) Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005 http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf
- 121. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 122. Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Halo2 :世界表現
- 123. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 124. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 125. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 126. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 127. Halo２: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 128. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 129. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 130. Counter Strike : Navigation Mesh 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 132. オブジェクト表現 車 レバー ドアの知識表現 位置 x: 3.0 y:.10,0 レバーで開けることが出来る 壊して開けることが出来る 車の知識表現 位置 x: 3.0 y:.2,0 乗って動かすことが出来る。 時速８０ｋｍで動く。 レバーの知識表現 位置 x: 5.0 y:.5,0 引くが出来る。 （結果：ドアが開く） ドア ドアの知識表現 位置 x:3.0 y:10.0 レバーを引くと開く（ルール） レバーの知識表現 位置 x:5.0 y:5.0 引くことができる（アフォーダンス）. レバーを引くとドアが開く（ルール） 車の知識表現 位置 x:3.0 y:2.0 運転することができる. 最大速度: 80km 物に対する表現
- 133. オブジェクト表現 これが車である この方向に押せば動く Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 138. 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 情報の受け渡し （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）これは岩である。 動かすことはできない。 側の点に隠れることができ http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 145. 目次 • 第一章 人工知能の作り方 • 第二章 ソフトウェアの構造 • 第三章 人工知能へ • 第四章 知識構造 • 第五章 ナビゲーションAI • 第六章 メタAI ゲーム全体の思考 • 第七章 思考 • 第八章 キャラクターAI（学習） • 第九章 プロシージャル技術（自動生成技術） • 第十章 思考の構造
- 146. 第五章 ナビゲーションAI
- 149. パス検索 ＝ゲーム内で任意の２点間の経路をゲーム進行中に計算する技術 RTS – Pathfinding A* https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8
- 150. ネットワーク上のグラフ検索法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 G D E 3 2 24 L 3 3 5 5 J F 出発点（S）を中心に、最も短い経路を形成して 行く。Gにたどり着いたら終了。 各ノードの評価距離＝出発点からの経路 ダイクストラ法
- 151. ネットワーク上のグラフ検索法 ダイクストラ法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 G D E 3 2 24 L 3 3 5 5 J F 出発点（S）を中心に、最も短い経路を形成して 行く。Gにたどり着いたら終了。 各ノードの評価距離＝出発点からの経路
- 152. ネットワーク上のグラフ検索法 A*法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 3 2 24 3 5 5 出発点（S）を中心に、そのノードまでの 最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。 ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴールとの推定距離（ヒューリスティック距離） を想定して、トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く。 各ノードの評価距離＝出発点からの経路＋ヒューリスティック距離 ヒューリスティック距離 (普通ユークリッド距離を取る) 3+14.2 3+13.8 G H 3 5+10.5 6+8.4
- 153. ネットワーク上のグラフ検索法 A*法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 3 2 24 3 5 5 出発点（Ｓ）を中心に、そのノードまでの 最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。 ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴールとの推定距離（ヒューリスティック距離） を想定して、トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く。 各ノードの評価距離＝出発点からの経路＋ヒューリスティック距離 ヒューリスティック距離 (普通ユークリッド距離を取る) 3+14.2 3+13.8 G H 3 5+10.5 6+8.4
- 154. Counter Strike (2000)におけるナビメッシュ The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 155. Counter Strike (2000)におけるナビメッシュ The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 156. Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 157. Dragon Age : Way Point Dragon Age pathfinding program put to the test https://www.youtube.com/watch?v=l7YQ5_Nbifo
- 158. 位置解析システム
- 159. TPS （Tactical Point System） • 戦術位置検索システム • 目的に応じたポイントをその場で探し出す。 • CryEngine で発想され、2011年ぐらいから実 装されている。 • Unreal Engine 4では、EQS（Evaluation Query System）で同じ機能がある。BehaviorTree や、 BluePrintから呼び出して使える。
- 166. TPS （Tactical Point System） ゲーム中（ランタイム）に、グリッドか円形にポイントを生成。 条件を設定して要らないポイントをふるい落とす 条件を設定して要らないポイントをふるい落とす 残ったポイントを評価する 一点だけが残る
- 168. ポイントを動的に配置して評価する
- 171. Matthew Jack, Mika Vehkala Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games (GDC2013) http://www.gdcvault.com/play/1018038/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical