《游戏人工智能编程案例精粹（修订版）》配套资源

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内容简介

《游戏人工智能编程案例精粹(修订版)》是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年。它展示了如何在游戏中利用专业人工智能技术，并针对实际困难问题，给出了强有力的解决方法。　　《游戏人工智能编程案例精粹(修订版)》主要讲述如何使游戏中的角色具有智能的技术。本书首先介绍游戏角色的基本属性(包括速度、质量等物理属性)及常用数学方法。接着，深入探讨游戏智能体状态机的实现。通过简单足球游戏实例，本书给出用状态机实现游戏AI的例子。在图论部分，本书详细介绍图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，并用一章的篇幅讨论了游戏中路径规划是如何完成的。此外，本书还对目标驱动的智能体的实现、触发器与模糊逻辑在游戏中的运用进行了讨论。为使智能体行为更加丰富、灵活、易于实现，本书还介绍了游戏脚本语言的优点，并以Lua脚本语言为例进行了说明。　　《游戏人工智能编程案例精粹(修订版)》适合对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发人员阅读和参考。

作者简介

Mat Buckland是一位自由职业程序员和技术作家。他在20世纪80年代为ZX Spectrum编写Waddington’sMonopoly的时候，对AI产生了兴趣，多年以来，他对于让计算机“思考”的热情丝毫没有减退。他是AI Techniques forGame Programming一书的作者，也是专注于AI教程的知名网站ai-junkie.com的创始人。他是AIInterface Standards Committee的成员，还是European Game DevelopersConference圆桌会议的主持人。

目录

• 第1章　数学和物理学初探　
• 1.1　数学　
• 1.1.1　笛卡尔坐标系　
• 1.1.2　函数和方程　
• 1.1.3　三角学　
• 1.1.4　矢量　
• 1.1.5　局部空间和世界空间　
• 1.2　物理学　
• 1.2.1　时间　
• 1.2.2　距离　
• 1.2.3　质量　
• 1.2.4　位置　
• 1.2.5　速度　
• 1.2.6　加速度　
• 1.2.7　力　
• 1.3　总结　
• 第2章　状态驱动智能体设计　
• 2.1　什么是有限状态机　
• 2.2　有限状态机的实现　
• 2.2.1　状态变换表　
• 2.2.2　内置的规则　
• 2.3　West World项目　
• 2.3.1　BaseGameEntity类　
• 2.3.2　Miner类　
• 2.3.3　Miner状态　
• 2.3.4　重访问的状态设计模式　
• 2.4　使State基类可重用　
• 2.5　全局状态和状态翻转(State Blip)　
• 2.6　创建一个StateMachine类　
• 2.7　引入Elsa　
• 2.8　为你的FSM增加消息功能　
• 2.8.1　Telegram的结构　
• 2.8.2　矿工Bob和Elsa交流　
• 2.8.3　消息发送和管理　
• 2.8.4　消息处理　
• 2.8.5　Elsa做晚饭　
• 2.8.6　总结　
• 第3章　如何创建自治的可移动游戏智能体　
• 3.1　什么是自治智能体　
• 3.2　交通工具模型　
• 3.3　更新交通工具物理属性　
• 3.4　操控行为　
• 3.4.1　Seek(靠近)　
• 3.4.2　Flee(离开)　
• 3.4.3　Arrive(抵达)　
• 3.4.4　Pursuit(追逐)　
• 3.4.5　Evade(逃避)　
• 3.4.6　Wander(徘徊)　
• 3.4.7　Obstacle Avoidance(避开障碍)　
• 3.4.8　Wall Avoidance(避开墙)　
• 3.4.9　Interpose(插入)　
• 3.4.10　Hide(隐藏)　
• 3.4.11　Path Following(路径跟随)　
• 3.4.12　Offset Pursuit(保持一定偏移的追逐)　
• 3.5　组行为(Group Behaviors)　
• 3.5.1　Separation(分离)　
• 3.5.2　Alignment(队列)　
• 3.5.3　Cohesion(聚集)　
• 3.5.4　Flocking(群集)　
• 3.6　组合操控行为(Combining Steering Behaviors)　
• 3.6.1　加权截断总和(Weighted Truncated Sum)　
• 3.6.2　带优先级的加权截断累计(Weighted Truncated Running Sum withPrioritization)　
• 3.6.3　带优先级的抖动(Prioritized Dithering)　
• 3.7　确保无重叠　
• 3.8　应对大量交通工具：空间划分　
• 3.9　平滑　
• 第4章　体育模拟(简单足球)　
• 4.1　简单足球的环境和规则　
• 4.1.1　足球场　
• 4.1.2　球门　
• 4.1.3　足球　
• 4.2　设计AI　
• 4.2.1　SoccerTeam类　
• 4.2.2　场上队员　
• 4.2.3　守门员　
• 4.2.4　AI使用到的关键方法　
• 4.3　使用估算和假设　
• 4.4　总结　
• 第5章　图的秘密生命　
• 5.1　图　
• 5.1.1　一个更规范化的描述　
• 5.1.2　树　
• 5.1.3　图密度　
• 5.1.4　有向图(Digraph)　
• 5.1.5　游戏AI中的图　
• 5.2　实现一个图类　
• 5.2.1　图节点类(GraphNode Class)　
• 5.2.2　图边类(GraphEdge Class)　
• 5.2.3　稀疏图类(SparseGraph Class)　
• 5.3　图搜索算法　
• 5.3.1　盲目搜索(Uninformed Graph Searches)　
• 5.3.2　基于开销的图搜索(cost-based graph searchs)　
• 5.4　总结　
• 第6章　用脚本，还是不用？这是一个问题　
• 6.1　什么是脚本语言　
• 6.2　脚本语言能为你做些什么　
• 6.2.1　对话流　
• 6.2.2　舞台指示(Stage Direction)　
• 6.2.3　AI逻辑　
• 6.3　在Lua中编写脚本　
• 6.3.1　为使用Lua设置编译器　
• 6.3.2　起步　
• 6.3.3　Lua中的石头剪子布　
• 6.3.4　与C/C 接口　
• 6.3.5　Luabind来救援了！　
• 6.4　创建一个脚本化的有限状态自动机　
• 6.4.1　它如何工作？　
• 6.4.2　状态(State)　
• 6.5　有用的链接　
• 6.6　并不是一切都这么美妙　
• 6.7　总结　
• 第7章　概览《掠夺者》游戏　
• 7.1　关于这个游戏　
• 7.2　游戏体系结构概述　
• 7.2.1　Raven_Game类　
• 7.2.2　掠夺者地图　
• 7.2.3　掠夺者武器　
• 7.2.4　弹药(Projectile)　
• 7.3　触发器　
• 7.3.1　触发器范围类(TriggerRegion)　
• 7.3.2　触发器类(Trigger)　
• 7.3.3　再生触发器(Respawning Trigger)　
• 7.3.4　供给触发器(Giver-Trigger)　
• 7.3.5　武器供给器(Weapon Givers)　
• 7.3.6　健康值供给器(Health Giver)　
• 7.3.7　限制生命期触发器(Limited Lifetime Trigger)　
• 7.3.8　声音通告触发器(Sound Notification Trigger)　
• 7.3.9　管理触发器：触发器系统(TriggerSystem)类　
• 7.4　AI设计的考虑　
• 7.5　实现AI　
• 7.5.1　制定决策(Decision Making)　
• 7.5.2　移动(Movement)　
• 7.5.3　路径规划(Path Planning)　
• 7.5.4　感知(Perception)　
• 7.5.5　目标选择(Target Selection)　
• 7.5.6　武器控制(Weapon Handling)　
• 7.5.7　把所有东西整合起来　
• 7.5.8　更新AI组件　
• 7.6　总结　
• 第8章　实用路径规划　
• 8.1　构建导航图　
• 8.1.1　基于单元　
• 8.1.2　可视点　
• 8.1.3　扩展图形　
• 8.1.4　导航网　
• 8.2　《掠夺者》游戏导航图　
• 8.2.1　粗颗粒状的图　
• 8.2.2　细粒状的图　
• 8.2.3　为《掠夺者》导航图添加物件　
• 8.2.4　为加速就近查询而使用空间分割　
• 8.3　创建路径规划类　
• 8.3.1　规划到达一个位置的一条路径　
• 8.3.2　规划路径到达一个物件类型　
• 8.4　节点式路径或边式路径　
• 8.4.1　注释边类示例　
• 8.4.2　修改路径规划器类以容纳注释边　
• 8.4.3　路径平滑　
• 8.4.4　降低CPU资源消耗的方法　
• 8.5　走出困境状态　
• 8.6　总结　
• 第9章　目标驱动智能体行为　
• 9.1　勇士埃里克的归来　
• 9.2　实现　
• 9.2.1　Goal_Composite::Process Subgoals　
• 9.2.2　Goal_Composite::Remove AllSubgoals　
• 9.3　《掠夺者》角色所使用的目标例子　
• 9.3.1　Goal_Wander　
• 9.3.2　Goal_TraverseEdge　
• 9.3.3　Goal_FollowPath　
• 9.3.4　Goal_MoveToPosition　
• 9.3.5　Goal_AttackTarget　
• 9.4　目标仲裁　
• 9.4.1　计算寻找一个健康物件的期望值　
• 9.4.2　计算寻找一种特殊武器的期望值　
• 9.4.3　计算攻击目标的期望值　
• 9.4.4　计算寻找地图的期望值　
• 9.4.5　把它们都放在一起　
• 9.5　扩展　
• 9.5.1　个性　
• 9.5.2　状态存储　
• 9.5.3　命令排队　
• 9.5.4　用队列编写脚本行为　
• 9.6　总结　
• 第10章　模糊逻辑　
• 10.1　普通集合　
• 集合运算符　
• 10.2　模糊集合　
• 10.2.1　用隶属函数来定义模糊的边界　
• 10.2.2　模糊集合运算符　
• 10.2.3　限制词　
• 10.3　模糊语言变量　
• 10.4　模糊规则　
• 10.4.1　为武器的选择设计模糊语言变量　
• 10.4.2　为武器的选择设计规则集　
• 10.4.3　模糊推理　
• 10.5　从理论到应用：给一个模糊逻辑模块编码　
• 10.5.1　模糊模块类(FuzzyModule)　
• 10.5.2　模糊集合基类(FuzzySet)　
• 10.5.3　三角形的模糊集合类　
• 10.5.4　右肩模糊集合类　
• 10.5.5　创建一个模糊语言变量类　
• 10.5.6　为建立模糊规则而设计类　
• 10.6　《掠夺者》中是如何使用模糊逻辑类的　
• 10.7　库博方法　
• 10.7.1　模糊推理和库博方法　
• 10.7.2　实现　
• 10.8　总结　
• 附录A　C 模板　
• 附录B　UML类图　
• 附录C　设置你的开发环境　
• 跋　
• 参考文献