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Expand Up @@ -89,6 +89,7 @@ title: 書籍
- [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](https://www.amazon.co.jp/dp/4297133601/) - 探索アルゴリズムを体系的に学ぶことができる入門書。想定読者は、自作ゲームでCPU(対戦AI)を作成したい人やコンテスト(ゲームAI・ヒューリスティック型)に参加したい人。
- [thunder本をRustで書いてみた(Greedyまで)](https://zenn.dev/tipstar0125/articles/59f845d3670470) - 有志が本文のソースコード(C++)をRustで実装している記事。
- [「ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門」のサンプルコードでAtCoderの問題を解いてみた](https://qiita.com/thun-c/items/c5c2c7295f884cd0355c) - 筆者が同書のサンプルコードを利用して、コンテストの過去問を解く過程を解説している。
- [数字集め迷路](https://thun-c.github.io/one_player_maze/one_player_maze.html) - 同書に掲載されているオリジナルゲームで遊ぶことができる。
- [ヒューリスティック探索入門](https://jinnaiyuu.github.io/pdf/textbook.pdf) - グラフ探索アルゴリズムを状態空間問題(完全情報決定論的モデル)に応用するための入門書。特に、ヒューリスティック型コンテストで活用されることが期待される。
- [メタヒューリスティクスの数理](https://www.amazon.co.jp/dp/B0C36F5TJY) - メタヒューリスティクス(難易度の高い最適化問題を解くための経験的手法を有機的に結合させたもの)の手法がうまく働く理由を数理的に説明している書籍。
- [Optunaによるブラックボックス最適化](https://www.amazon.co.jp/dp/4274230104) - 機械学習に不可欠なハイパーパラメータ調整を自動化するブラックボックス最適化を分かりやすく・詳しく説明した入門書。
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