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algorithmとあとで読むに関するat_yasuのブックマーク (5)

  • [SQEXOC 2012]FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか?

    [SQEXOC 2012]FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか? ライター:米田 聡 スクウェア・エニックスが2012年11月23日と24日の両日開催した「スクウェア・エニックス オープンカンファレンス」の最後には「AIセッション」が用意されていた。AIセッションは前半と後半に分かれ,前半は「ファイナルファンタジーXIV: 新生エオルゼア」(以下,新生FFXIV)における経路探索の実装に関する実践的な解説,後半はゲームAIの第一人者とも評される三宅陽一郎氏による,Luminous Studio用AIエンジンのやや概念的な話という構成だった。稿では,まず前半の,より実践的なセッションから紹介してみたい。 テーマは,「MMORPGでマップ上を移動する敵NPCの経路をどう決めるのか」である。複雑で広いマップを有するMMORPGでは,移動する経路を賢く選択

    [SQEXOC 2012]FFXIVで使われているAI技術〜敵NPCはどうやって経路を探索しているのか?
  • 頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏

    効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car

  • diffの動作原理を知る~どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp

    UNIXの基的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS(Longest Common Subsequence) 2つの要素列の最長共通部分列 SES(Shortest Edit Script) ある要素列を別の要

    diffの動作原理を知る~どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
  • 「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION

    前の記事 「衛星成功に総書記は涙」:北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ

  • クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ

    集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法(K平均法)の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると1ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって1ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ

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