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게임 AI라고 하면 머신러닝을 생각하겠지만, 또 다른 핵심요소인 ‘탐색’에 집중한 책

게임 AI를 위한 탐색 알고리즘 입문 커버 사진

필요한 선수 지식

  • 요구 학력 : 관련학과 대졸 이상(자료구조와 알고리즘의 심화 및 응용)
  • 예제 코드 : C++
  • 난이도 : ★★★☆☆

책의 구성 중 마음에 들었던 주제

Chapter 05 교대로 두는 2인 게임에서 사용하고 싶은 탐색 알고리즘

미니맥스 알고리즘, 알파-베타 가지치기, 몬테카를로 탐색과 같은 전통적 트리 탐색과 관련된 알고리즘과 필자가 만들었다는 Thunder 탐색 알고리즘을 설명한다.

Chapter 07 더 좋은 탐색을 하는 기법

탐색에서 중요한 가중치를 설정하는 법, 탐색의 고속화를 위해 동일한 게임판을 저장하고 빨리 연산하는 법, 비트열을 이용하여 게임판 표현하는 방법을 설명한다.

읽고 난 후

추천 지수 : ★★★★☆

기본적으로 트리 탐색과 행렬, 상태 공간 트리와 같은 기초적인 알고리즘에 대한 내용을 잘 모르더라도 뒤의 내용을 이해하기 쉽게 기본 개념들을 간단히 짚어주고 뒤에서도 알고리즘들을 설명하고 마지막에 비교하는 과정을 통해 왜 사용하게 되는지 논리적으로 설명해주는 책

크게 어렵다고 느껴진 내용은 없지만, 입문서인 만큼 초반 부분에 학부 수준의 트리에 대한 설명과 순회, 탐색, 역전파, N-Queen 등의 기초 예제들을 추가했다면 책의 난이도가 조금 더 낮아지지 않았을까 하는 생각이 든다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

태그: AI, backpropagation, MCTS, minimax, Monte Carlo tree search, search, tree, 게임 트리, 몬테카를로, 미니맥스, 알고리즘, 역전파, 탐색, 트리 탐색

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