ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門～木探索とメタヒューリスティクス

本書は、ゲームAIや最適化の根幹をなす探索アルゴリズムを、ゲームを題材に楽しく学べる入門書です。機械学習が注目される一方で、探索技術は依然として実務やコンテストで重要な役割を果たしており、本書はその重要性を解説します。初学者でも理解しやすいよう、開発環境の準備から丁寧に解説し、一人用ゲームや交互着手二人ゲーム、同時着手二人ゲームなど、様々なゲームシーンに対応した探索アルゴリズムを網羅しています。貪欲法、ビームサーチ、山登り法、焼きなまし法、MiniMax法、AlphaBeta法、モンテカルロ木探索（MCTS）、さらには筆者考案のThunderサーチまで、具体的なゲームを例に動作原理と実装方法を解説。これにより、複雑な問題を解決するためのアルゴリズム的思考力と実装スキルを習得できます。ゲーム開発だけでなく、幅広い分野で応用可能な問題解決能力を養うことを目指します。