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README.md

@@ -1,5 +1,6 @@
-# OpenendedEvolution
+# 『Pythonではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム』サポートページ
 
+<!-- 
 ```
 brew install graphviz
 conda create -n openevo python=3.8
@@ -10,4 +11,79 @@ pip install -r requirements.txt
 
 and install evogym.
 https://evolutiongym.github.io/tutorials/getting-started.html
+-->
 
+## 環境とインストール方法
+
+オープンエンドなアルゴリズムを実装済みのサンプルプログラムを用意しました。この
+サンプルプログラムには、いくつかの実験を用意しています。それらを動作させながら、
+アルゴリズムを学んでいただけます。ここではサンプルプログラムと、その実行環境のイ
+ンストール方法を説明します。
+
+### PythonとAnaconda
+
+サンプルプログラムはPythonで実装されています。また本書で使用しているEvolution
+Gym 1.0はPython 3.8をサポートしています。そのため本書でも、Python 3.8を使用しま
+す。Python 3.8のインストール方法については割愛します。またAnacondaを使用します
+が、Anacondaのインストール方法については割愛します。
+
+ - Python：https://www.python.org/downloads/
+ - Anaconda：https://docs.anaconda.com/
+
+### Evolution Gym
+
+サンプルプログラムではEvolution Gymを使います。Evolution Gymはシミュレーショ
+ンの結果を表示するためにOpenGLを使用し、インストール時にシミュレータをビルドし
+ます。ビルドには追加のライブラリが必要になります。
+
+#### Windows
+
+Windowsでは事前にGitとVisual Studioをインストールする必要があります。依存ラ
+イブラリをインストールするには `winget` コマンドを用います。
+
+```
+$ winget install cmake
+```
+
+その後、`conda` コマンドでEvolution Gymをインストールします。
+
+```
+$ git clone --recurse-submodules https://github.com/EvolutionGym/evogym.git
+$ cd evogym
+$ conda env create -f environment.yml
+```
+
+#### GNU/Linux（例としてUbuntu）
+
+GNU/Linuxの例としてUbuntuでの環境の構築方法を説明します。Ubuntuではaptコ
+マンドを用いて依存ライブラリをインストールします。
+
+```
+$ apt install cmake glfw
+```
+
+その後、`conda` コマンドでEvolution Gymをインストールします。
+
+```
+$ git clone --recurse-submodules https://github.com/EvolutionGym/evogym.git
+$ cd evogym
+$ conda env create -f environment.yml
+```
+
+#### macOS
+
+macOSの例としてHomebrewを使った環境の構築方法を説明します。
+
+```
+$ brew install cmake glfw
+```
+
+その後、 `conda` コマンドでEvolution Gymをインストールします。
+```
+$ git clone --recurse-submodules https://github.com/EvolutionGym/evogym.git
+$ cd evogym
+$ conda env create -f environment.yml
+```
+
+|*注意*：<br>Evolution Gymのインストールの際、プラットフォームによってはエラーが出ることがあります。その際は、こちらのURLをお使いください。<br>https://github.com/oreilly-japan/evogym|
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