게임 AI를 위한 탐색 알고리즘 입문

트리 탐색과 메타 휴리스틱으로 완성하는 최적화

아오키 에이타 , 서수환

한빛미디어

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9791169212038

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Publication Date	2024/03/08
Pages/Weight/Size	18323530mm
ISBN	9791169212038
Categories	IT 모바일 > 게임

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Description

게임 AI에 빠질 수 없는 탐색 알고리즘의 이론부터 실전 게임 적용까지
실전 AI 게임 구현을 위한 C++ 기반 예제 코드 제공

『게임 AI를 위한 탐색 알고리즘 입문』은 게임 AI 기술을 위한 핵심 요소 중 하나인 ‘탐색’에 대해 다룬다. 탐색은 조합론적 게임 이론의 게임 트리 탐색과 조합 최적화를 사용한 메타 휴리스틱을 포함하여 지칭하는 용어이다. 이 책에서는 C++ 개발 환경 준비와 플레이어의 행동을 예측하거나 조합 최적화를 이용하는 등 게임 유형에 따른 1인 게임에 맞춰 적합한 탐색 알고리즘을 설명한다. 또한 장기나 바둑처럼 교대로 두는 2인 게임, 동시에 두는 2인 게임 등 다음 수를 전혀 예상할 수 없는 게임에 어울리는 탐색 알고리즘도 함께 살펴본다. 전반부에는 게임 종류에 어울리는 알고리즘을 소개했다면, 후반부에는 더 좋은 탐색을 위한 알고리즘과 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지를 배워본다. ‘커넥트 포’ 놀이를 하는 AI를 직접 구현해 보고, 강화시키는 과정을 통해 실전 능력을 키워본다.

Contents

1장 게임과 탐색의 세계

1.1 게임 AI와 탐색
__1.1.1 게임에서 말하는 AI와 탐색
__1.1.2 게임 종류와 탐색 알고리즘
1.2 게임에서 탐색의 매력
__1.2.1 개인 게임 개발을 한다면 탐색!
__1.2.2 대규모 상업 게임 개발에서도 탐색!
__1.2.3 다양한 프로그래밍 대회에서 이기기 위한 비장의 무기

2장 개발 환경 준비

2.1 WSL(Windows Subsystem for Linux) 설치 방법
__2.1.1 WSL 동작 확인
__2.1.2 CPU 가상화 기능 확인
__2.1.3 바이오스/UEFI에서 가상화 기능 활성화
__2.1.4 배포판 설정
__2.1.5 패키지 업데이트
__2.1.6 C++ 개발 환경 설치하기

3장 컨텍스트가 있는 1인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘

3.1 예제 게임 소개: 숫자 모으기 미로 게임
__3.1.1 숫자 모으기 미로 게임
__3.1.2 숫자 모으기 미로 게임 구현하기
3.2 그리디 알고리즘(탐욕법)
__3.2.1 그리디 알고리즘의 특징과 동작: 모든 탐색 알고리즘의 기초! 이것만 있으면 싸울 수 있다!
__3.2.2 그리디 알고리즘 구현하기
3.3 빔 탐색
__3.3.1 빔 탐색의 특징과 동작: 탐색 공간을 파악해라! 경진 대회 상위권에서 자주 등장하는 탐색법!
__3.3.2 빔 탐색 구현하기
COLUMN 빔 탐색 구현 방식 변경
3.4 Chokudai 탐색
__3.4.1 Chokudai 탐색의 특징과 동작: 다양성을 자동으로 확보! 간편하고 초보자에게 추천!
__3.4.2 Chokudai 탐색 구현하기

4장 컨텍스트가 없는 1인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘

4.1 예제 게임 소개: 자동 숫자 모으기 미로 게임
__4.1.1 숫자 모으기 미로 게임
__4.1.2 자동 숫자 모으기 미로 구현하기
4.2 언덕 오르기 탐색
__4.2.1 언덕 오르기 탐색의 특징과 동작: 착실하게 좋은 답을 탐색한다! 간단하고 안정감 있는 알고리즘!
__4.2.2 언덕 오르기 탐색 구현하기
4.3 담금질 기법
__4.3.1 담금질 기법의 특징과 동작: 국소 최적해에서 벗어나라! 마라톤 매치로 친숙한 알고리즘!
__4.3.2 담금질 기법 구현하기
COLUMN 메타 휴리스틱

5장 교대로 두는 2인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘

5.1 예제 게임 소개: 교대로 두는 숫자 모으기 미로 게임
__5.1.1 교대로 두는 숫자 모으기 미로 게임
__5.1.2 교대로 두는 숫자 모으기 미로 구현하기
5.2 미니맥스 알고리즘
__5.2.1 미니맥스 알고리즘의 특징과 동작: 신의 한 수!
__5.2.2 미니맥스 알고리즘 구현하기
5.3 알파-베타 가지치기
__5.3.1 알파-베타 가지치기의 특징과 동작: 낭비는 용서할 수 없다! 미니맥스 알고리즘 진화!
COLUMN 미니맥스 알고리즘과 알파-베타 가지치기의 관계
__5.3.2 알파-베타 가지치기 구현하기

5.4 반복 심화 탐색
__5.4.1 반복 심화 탐색의 특징과 동작: 낭비할 시간이 없다! 최적의 트리 깊이를 찾자!
__5.4.2 반복 심화 탐색 구현하기
5.5 순수 몬테카를로 탐색
__5.5.1 순수 몬테카를로 탐색의 특징과 동작: 게임판 평가는 필요없다! 승률이 좋은 수를 선택하자!
COLUMN 몬테카를로 탐색과 라스베가스 탐색
__5.5.2 순수 몬테카를로 탐색 구현하기
5.6 MCTS 몬테카를로 트리 탐색
__5.6.1 MCTS의 특징과 동작: 적을 얕보지 말라! 강자 대결 시뮬레이션
__5.6.2 MCTS 구현하기
5.7 Thunder 탐색
__5.7.1 Thunder 탐색의 특징과 동작: 필자가 발명! 게임판 평가를 이용해서 유리한 노드를 탐색한다!
__5.7.2 Thunder 탐색 구현하기
COLUMN Thunder 탐색은 어떻게 만들어졌나?

6장 동시에 두는 2인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘

6.1 예제 게임 소개: 동시에 두는 숫자 모으기 미로 게임
__6.1.1 동시에 두는 숫자 모으기 미로 게임
__6.1.2 동시에 두는 숫자 모으기 미로 구현하기
6.2 교대로 두는 게임용 알고리즘 적용
__6.2.1 순수 몬테카를로 탐색 구현하기
__6.2.2 MCTS 구현하기
6.3 DUCT(Decoupled Upper Confidence Tree)
__6.3.1 DUCT의 특징과 동작: 동시에 두는 게임이라면 바로 이거!
__6.3.2 DUCT 구현하기

7장 더 좋은 탐색을 하는 기법

7.1 예제 게임 소개: 벽이 있는 숫자 모으기 미로 게임
__7.1.1 벽이 있는 숫자 모으기 미로 게임
__7.1.2 벽이 있는 숫자 모으기 미로 구현하기
7.2 평가 함수 설계하기
__7.2.1 실제 기록 점수 이외의 후보 점수 추가하기
__7.2.2 실제 기록 점수 이외의 보조 기록 점수를 추가하는 방법 구현하기
7.3 다양성 확보 방침
__7.3.1 동일 게임판 제거하기
__7.3.2 동일 게임판 제거 구현하기
7.4 고속화
__7.4.1 다수의 비트열로 게임판 표현하기
__7.4.2 다수의 비트열로 게임판 표현 구현하기
__7.4.3 단일 비트열로 게임판 표현하기
__7.4.4 단일 비트열을 사용한 게임판 표현 구현하기
__7.4.5 복사 횟수 제어하기
__7.4.6 참조 카운트 방식으로 복사 횟수 제어 구현하기

8장 실제 게임에 응용하기

8.1 커넥트 포 게임을 플레이하는 AI 구현하기
__8.1.1 커넥트 포 게임
__8.1.2 커넥트 포 구현하기
__8.1.3 게임판 비트보드를 이용해서 고속화하기
__8.1.4 커넥트 포에 비트 연산을 적용해서 구현하기

Author

아오키 에이타,서수환

현재 HEROZ 주식회사에서 게임 AI 개발을 전문으로 하고 있다. 프로그래밍 대회에서는 ‘thunder’라는 닉네임으로 활동하며, 매년 열리는 IEEE Conference on Games에서 개최되는 게임 AI 경쟁 대회에서 7회 우승한 경력이 있다. 그 중에서 특히 Fighting Game AI Competition에서 4연패를 달성했다. 또한, Qiita에는 이 책의 기반이 된 ‘세계 4연패 AI 엔지니어가 제로부터 알려주는 게임 트리 탐색 입문’이라는 글을 기고하는 등 탐색 알고리즘을 널리 알리고자 힘쓰고 있다.