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分类于: 编程语言 设计
简介
游戏人工智能 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-11-12 04:08:44
作者:Steve Rabin
译者:付凌霄
出版社:电子工业出版社
出版日期:2017-01
ISBN:9787121326554
文件格式: pdf
标签: 游戏AI 游戏开发 游戏编程 AI 人工智能 game 编程 计算机
简介· · · · · ·
游戏中的人工智能(AI)开发是游戏研发中最具挑战性的任务之一,而本书汇集了与游戏人工智能开发有关的知识,借助这些知识,程序员能够开发出有趣的AI 角色,为玩家带来美妙的游戏体验。本书分为7 个部分共48 章,分别讨论了通用智能、体系架构、运动与寻路、战略与战术、agent 意识与知识表征、竞速以及其他领域的游戏AI 技术。读者可以以本书作为路线图,了解在智能游戏方面哪些技术已经被成功使用,哪些具有很大的潜力。
本书的作者都是游戏人工智能的专家,在此行业摸爬滚打多年,其观点和技术均在自身产品中做过验证,因而有很高的参考价值。其中有一些甚至提供了源码,可供读者方便地应用到自己开发的游戏程序中。
对于希望为玩家带来引人入胜的游戏体验的开发者,本书非常值得一读。
目录
第一部分 通用智能
1 什么是游戏中的人工智
2 通过神经学的研究激励游戏AI
3 用于游戏AI 的高级随机值技术:高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声
第二部分 体系架构
4 行为选择算法一览
5 结构化架构:游戏AI 开发的常用技巧
6 行为树新手包
7 用脚本写现实世界的行为树
8 模拟行为树:一种行为树/规划器混合方法
9 效用理论导论
10 行为树的效用决策整合
11 决策系统中的反馈与思考
12 通过实例探索HTN 规划器
13 多单位作战演习:基于规划空间的分层规划方法
14 LOD 交易员对AI 细节等级的非凡控制能力
15 用于快速开发AI 的运行时编译C++
16 探究禁忌的深度:脚本和AI
第三部分 运动与寻路
17 寻路架构的优化
18 选择一个寻路空间表征
19 使用迭代波前边缘增量的方法创建高阶导航网格
20 MMO 游戏服务器端大世界寻路的预计算
21 使用转向圈的编队运动技术
22 预规划运动的碰撞回避
23 群体寻路与利用流场网格的转向
24 手游中的高效群体实现
25 动画驱动的移动规划
第四部分 战略与战术
26 战术点选择系统:架构和查询语言
27 NavMesh 上的战术寻路
28 超越功夫圈:一个管理NPC 攻击的灵活系统
29 《杀戮地带3》多人模式中的分层AI 设计
30 使用神经网络控制AI 的反馈
第五部分 agent 意识和知识表征
31 Crytek 的目标记录感知系统
32 抓住那个忍者:2D 潜行游戏中的NPC 意识
33 向游戏环境聪明地问问题
34 一个简单而健壮的知识表征系统
35 一个简单且实用的社交动态系统
36 为背景角色带来生活气息
37 生成托辞:随时随地愚弄所有的玩家
第六部分 竞速
38 竞速游戏中的AI 架构综述
39 表现AI 控制的载具和驾驶赛道
40 利用PID 控制器实现的赛车控制系统
41 用于赛车游戏AI 的热视觉系统:一种确定最优路径位置的新颖方法
42 用于游戏和竞赛管理的橡皮筋系统
第七部分 其他
43 一种富角色的社交模拟架构
44 一种基于控制的动物行为体系架构
45 用于AI 的GPGPU
46 使用虚拟音效设计师创建动态音景
47 实现健壮的第三人称摄像机系统
48 N-Gram 技术在玩家预测、自动生成与模式化AI 中的应用
1 什么是游戏中的人工智
2 通过神经学的研究激励游戏AI
3 用于游戏AI 的高级随机值技术:高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声
第二部分 体系架构
4 行为选择算法一览
5 结构化架构:游戏AI 开发的常用技巧
6 行为树新手包
7 用脚本写现实世界的行为树
8 模拟行为树:一种行为树/规划器混合方法
9 效用理论导论
10 行为树的效用决策整合
11 决策系统中的反馈与思考
12 通过实例探索HTN 规划器
13 多单位作战演习:基于规划空间的分层规划方法
14 LOD 交易员对AI 细节等级的非凡控制能力
15 用于快速开发AI 的运行时编译C++
16 探究禁忌的深度:脚本和AI
第三部分 运动与寻路
17 寻路架构的优化
18 选择一个寻路空间表征
19 使用迭代波前边缘增量的方法创建高阶导航网格
20 MMO 游戏服务器端大世界寻路的预计算
21 使用转向圈的编队运动技术
22 预规划运动的碰撞回避
23 群体寻路与利用流场网格的转向
24 手游中的高效群体实现
25 动画驱动的移动规划
第四部分 战略与战术
26 战术点选择系统:架构和查询语言
27 NavMesh 上的战术寻路
28 超越功夫圈:一个管理NPC 攻击的灵活系统
29 《杀戮地带3》多人模式中的分层AI 设计
30 使用神经网络控制AI 的反馈
第五部分 agent 意识和知识表征
31 Crytek 的目标记录感知系统
32 抓住那个忍者:2D 潜行游戏中的NPC 意识
33 向游戏环境聪明地问问题
34 一个简单而健壮的知识表征系统
35 一个简单且实用的社交动态系统
36 为背景角色带来生活气息
37 生成托辞:随时随地愚弄所有的玩家
第六部分 竞速
38 竞速游戏中的AI 架构综述
39 表现AI 控制的载具和驾驶赛道
40 利用PID 控制器实现的赛车控制系统
41 用于赛车游戏AI 的热视觉系统:一种确定最优路径位置的新颖方法
42 用于游戏和竞赛管理的橡皮筋系统
第七部分 其他
43 一种富角色的社交模拟架构
44 一种基于控制的动物行为体系架构
45 用于AI 的GPGPU
46 使用虚拟音效设计师创建动态音景
47 实现健壮的第三人称摄像机系统
48 N-Gram 技术在玩家预测、自动生成与模式化AI 中的应用