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内容大纲
本书分为10章,用实战的方式讲解AI在游戏开发中的应用。主要内容包括:AI的基本概念、游戏中常用的寻路算法、Unity的基本知识、有限状态机、行为树、AI插件Behavior Designer、遗传算法、足球AI的实现、游戏AI设计的扩展技术等。本书适合游戏开发者、程序员阅读。 -
作者介绍
王磊,从事Unity手机游戏行业5年,目前就职于某游戏公司,专注于游戏AI开发。2011年参加关于AI方面的竞赛Robocup3D,获得过全国一等奖;2013年赴伊朗参加Robocup3D国际公开赛,晋级八强,并于同年发表论文一篇。 -
目录
第1章 游戏AI概述
1.1 AI是什么
1.2 为什么在游戏里使用AI
1.3 如何在游戏中实现AI
1.4 AI就在我们身边
第2章 游戏中的寻路算法
2.1 寻路算法
2.2 为什么需要图
2.3 地图的简化
2.4 BFS算法
2.4.1 BFS算法简介
2.4.2 BFS算法的实现
2.5 DFS算法
2.5.1 DFS算法的示例
2.5.2 DFS算法的实现
2.6 启发式搜索算法
2.6.1 启发式搜索算法简介
2.6.2 启发式搜索算法的示例
2.6.3 启发式搜索算法的实现
2.6.4 H(M)估算函数
第3章 Unity
3.1 Unity简介
3.2 Unity的应用
3.3 自定义编辑器的实现
第4章 有限状态机
4.1 有限状态机及其实现
4.1.1 有限状态机简介
4.1.2 有限状态机的示例
4.1.3 单层状态机的实现
4.2 分层有限状态机及其实现
4.2.1 分层有限状态机简介
4.2.2 分层有限状态机的示例
4.2.3 分层有限状态机的实现
第5章 行为树
5.1 行为树简介
5.2 行为树的实现
5.2.1 组合节点
5.2.2 装饰节点
5.2.3 条件节点
5.2.4 行为节点
5.3 行为树的示例
5.3.1 选择节点
5.3.2 顺序节点
5.3.3 并行节点
第6章 AI插件Behavior Designer
6.1 AI插件Behavior Designer简介
6.2 AI插件Behavior Designer的安装
6.3 选择节点
6.4 顺序节点和条件节点
第7章 机器学习算法——遗传算法
7.1 遗传算法的生物学知识
7.2 遗传算法简介
7.3 遗传算法的流程图
7.4 遗传算法的应用示例
7.5 轮盘选择算法
7.6 交叉操作
7.7 变异操作
7.8 示例中遗传算法的实现
7.9 遗传算法的应用
第8章 足球AI的实现
8.1 寻路AI策略
8.2 巡逻AI策略
8.3 踢球AI策略
8.4 进攻AI策略
8.5 防守AI策略
8.6 守门员的AI策略
8.7 组合AI
第9章 游戏AI设计的扩展技术
9.1 视野
9.2 听觉
9.3 语言
9.4 行为
9.5 Unity与TensorFlow的组合
第10章 进阶之路
10.1 游戏AI相关网站
10.2 世界那么大
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