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ゲープロ講座セッション４：戦術型ＳＬＧの移動アルゴリズム（３）
- Coffee Break 〜移動ルーチン活用のすすめ |
みなさんこんにちは、鷹月ぐみなです。……こんな口調で話していると、教育実習で教壇に立った事を思い出してしまいます。しみじみ。 そんな事はどうでもいいですね。前回のアルゴリズムは理解していただけたでしょうか？ サンプルＡＰのソースコードじゃなくて、主要な移動ルーチン部のほうです。セッション３にしてようやく出てきたソースに戸惑っている人もいますよね。何らかのプログラム言語を知っている方は多分大丈夫だろうとは思うんですが……。んで、今回もソースコードじゃらじゃらだと、混乱してしまうでしょうから、ちょっとコーヒーブレイク（小休止）を入れることにしました。主題は、前回の最後にちょっと書いた最短距離アルゴリズムについてです。ソースは出しませんので、気楽に読んで行ってください(^^ |
皆さん、サンプルＡＰの方はもう動かしていただけたでしょうか。重ねて、Macintoshユーザの方はごめんなさいです。SoftWindowsで動くはずですが、とは言ってはいけませんね(^^;)。まぁよく見られるＳＬＧ移動のエッセンス部分を体験できたのではないかと思います。サンプルＡＰで注目して欲しかったのは、障害物をするりとかわして、目的地までの最短距離で到達しちゃう事です。これは紛れもないＡＩ（人工知能）です。ＡＩの定義は様々ですが、鷹月は、「現在地点があって目的を設定すると、その目的に到達するように思考し解決してくれること」だと位置付けています。ＡＩの形は様々有り、それを話し出すとゆうに５〜６話くらいできちゃいそうなんで、細かい意味はまたの機会にしておきますが、ともかく移動ルーチンに関してちょっとした人工知能が組みこまれたと言って良いのです。あとはこれを少しいじってあげるだけで、今度説明しようと思っている敵キャラの索敵ルーチンをはじめ、ＳＬＧを離れた方面でも応用が効くようになります。 では、前回のサンプルＡＰで導入したアルゴリズムを搭載させてみましょう。目標を与えます。「右へ進め。その際、ある地点から検索し、もっともｘ座標が右側になる所に移動するように進め。ルートがいくつか存在する場合、ｙ座標を先に合わせる事」 なんか複雑そうですが、よく読んで見ると非常にシンプルな事を言っています。図２で移動地点が出ていますが、もっとも右側に伸びた白い地点めざして進んでいけばいいのです。 |
こう書いて、「あれ？？」と咄嗟に思った人、いるかな？ そうです、もっとも右側に移動できる場所はそれこそ、袋小路への道まっしぐらなのです！ ただし、前にちょっとだけ書きましたが、検索範囲を広げれば広げるほど計算回数は増え、マシンの動作は遅くなります。でも、考えるぶんだけ賢い方法をとってくれるのです。コンピューターゲーム「囲碁」「将棋」のレベル設定と一緒ですね、これをＡＩと呼ばずしてどうしましょう。 |
とはいえ。えてして、最適ルートを取ることが必ずしも良いとは限りません。人工知能の目標がチューリングのように、「人間っぽさ」をめざすものとしたら、尚のことです。上の図のキャラクターをあなたが自由に操作するとしたらどうしますか？たとえ「右側に行こうね」と言ったところで、必ずしも最短で通るとは限りません。ぶらついて見たり、うっかり袋小路にハマってみたり（笑）して進めて行くこともあるでしょう。こういう面を重視してみると、また違った設計ができるようになります。具体的にこれをプログラムで実装する事も可能です。基本ラインとしては、最適ルートを通るようになっているけれども、３０％の確率で「２番目に最適なルートを敢えて選び」、１０％の確率で「適当な方向に動いたり」といったように、曖昧な部分を入れてやる事です。正直見せ掛けのテクニックです。けれども、適度にこういった要素を入れてあげる事によって、色々な楽しさを出す事ができるのです。バーチャロンなんかはいい例ですね。１００％完璧な解を選んでいたらプレイヤーは絶対に勝てないからです（笑）。
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コーヒーブレイクの終わりに、ちょっとユニークな活用法を紹介しましょう。鷹月は１年以上前に、「環境ＲＰＧはいかがですか？」という記事を書いたことがあります。９９年の３月にＨＰをリニューアルした際に、うっかり戻すのを忘れていた記事たちの一つです（笑）。ハードディスク見てみるとこういった読物が３０くらい存在してたり(^^;)。短いので、どんなものかはちょっと読んでみてください。 ……読みましたね？ あれに書かれているのは３Ｄだとか、結構理想が高くなっていますが、エッセンスはそこではなく、あくまで「自動的にキャラクターたちが動く」という事にあります。平面２Ｄだって構わないと言えば構わないのです。その際、いかにもコンピューター的に動かれては「なんだかなぁ」と思う事でしょう。そこに、今回の「曖昧性を入れた移動アルゴリズム」を導入し、一定時間毎に目的の方向を変えてみたり、「夕方になったら街に向かって帰る」などという指定をすると、それっぽいのができあがってきます。ＡＩは先に触れたように「目的を与えると、途中の順路は勝手に考えてくれる」所がミソで、どこどこの座標に街をセットしておき、その座標さえ与えれば、「何となく」移動して帰って来れるようになるのです。ＡＩのない機構では強引にルーラ（笑）なりで戻らせるしかないでしょう。実装は楽とは言いませんが、充分作れそうですし、また面白い作品になるかも知れません。もっとも鷹月は他の制作で手一杯なので、この「環境ＲＰＧ」を実現するのはいつになることやら……。 こういった感じに、移動アルゴリズムは色々な所に活用することができるのです。これ自身も実際は大したルーチンではないのですが、知っていると知らないとでは、だいぶ作品の幅、質ともに違ってきます。ま、そんなこんなでコーヒーブレイクは終了です。では皆さん、まだ次回でお会いしましょう。 ※ 今回のアルゴリズムは厳密ではないので、あまり突っ込まないで下さいね(^^;)。たとえば袋小路の長さが３で、探索距離が６の場合、もうちょっとロジックを足してあげないと前後移動を繰り返してハマります(汗）。
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今回、あんまり内容が無い事はお気づきですね。絵で水増ししてみました（笑）。ま、でもこういう解説も分かりやすくていいかな、と思います。けっこうくどく書いたので、移動アルゴリズムの考え方はさすがにＯＫかな？ 次回から、このルーチンは前提として進めていくつもりです。お楽しみに。ちなみにリアルタイムで購読されている人はぜひ感想などを掲示板などに書きこんで下さいね。それが講義の指針にもなりますので。というか、来ないと打ちきっちゃうよとか言ってみたり（爆）。＜嚇すかい なお、ここでずっと使っていくカッコイイ素材は泣く大臣さんの提供によるものです。感謝。格好悪いのがあったら（もしくはファニィなやつ）、それは鷹月制作の素材でしょう（笑）。 - 鷹月 ぐみな |
□ Session５：戦術ＳＬＧの移動アルゴリズム４ (1999/11/16)
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