遊戲人工智能 (Broadview-Game AI pro: collected wisdom of game AI professionals) 游戏人工智能
Steve Rabin
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商品描述
游戲中的人工智能開發是游戲研發中最具挑戰性的任務之一,而本書匯集了與游戲人工智能開發有關的知識,借助這些知識,程序員能夠開發出有趣的AI 角色,為玩家帶來美妙的游戲體驗。本書分為7 個部分共48 章,分別討論了通用智能、體系架構、運動與尋路、戰略與戰術、agent 意識與知識表徵、競速以及其他領域的游戲AI 技術。
讀者可以本書作為路線圖,瞭解在智能游戲方面哪些技術已經被成功使用,哪些具有很大的潛力。本書的作者都是游戲人工智能的專家,在此行業摸爬滾打多年,其觀點和技術均在自身產品中做過驗證,因而有很高的參考價值。書中有些章節甚至提供了源碼,可供讀者方便地應用到自己開發的游戲程序中。對於希望為玩家帶來引人入勝的游戲體驗的開發者,本書非常值得一讀。
作者簡介
Steve Rabin是美國任天堂公司的一位高級軟件工程師,為任天堂當前和未來的遊戲平台研究新技術、為Wii U CPU架構開發工具,也為任天堂開發人員提供技術支持。
目錄大綱
第一部分通用智能
1什麼是遊戲中的人工智能.2
2通過神經學的研究激勵遊戲AI.10
3用於遊戲AI的高級隨機值技術:高斯隨機值、隨機值篩選與柏林噪聲.31
第二部分體系架構
4行為選擇算法一覽.50
5結構化架構:遊戲AI開發的常用技巧.68
6行為樹新手包.82
7用腳本寫現實世界的行為樹.107
8模擬行為樹:一種行為樹/規劃器混合方法.116
9效用理論導論.133
10行為樹的效用決策整合.150
11決策系統中的反饋與思考.163
12通過實例探索HTN規劃器.175
13多單位作戰演習:基於規劃空間的分層規劃方法.200
14LOD交易員對AI細節等級的非凡控制能力.218
15用於快速開發AI的運行時編譯C++.239
16探究禁忌的深度:腳本和AI.261
第三部分運動與尋路
17尋路架構的優化.286
18選擇一個尋路空間表徵.300
19使用迭代波前邊緣增量的方法創建高階導航網格.307
20MMO遊戲服務器端大世界尋路的預計算.318
21使用轉向圈的編隊運動技術.340
22預規劃運動的碰撞迴避.348
23群體尋路與利用流場網格的轉向.359
24手游中的高效群體實現.372
25動畫驅動的移動規劃.381
第四部分戰略與戰術
26戰術點選擇系統:架構和查詢語言.396
27NavMesh上的戰術尋路.427
28超越功夫圈:一個管理NPC攻擊的靈活系統.436
29《殺戮地帶3》多人模式中的分層AI設計.444
30使用神經網絡控制AI的反饋.463
第五部分agent意識和知識表徵
31Crytek的目標記錄感知系統. 476
32抓住那個忍者:2D潛行遊戲中的NPC意識.487
33向遊戲環境聰明地問問題.499
34一個簡單而健壯的知識表徵系統.512
35一個簡單且實用的社交動態系統.522
36為背景角色帶來生活氣息.533
37生成託辭:隨時隨地愚弄所有的玩家.543
第六部分競速
38競速遊戲中的AI架構綜述.556
39表現AI控制的載具和駕駛賽道.566
40利用PID控制器實現的賽車控制系統.579
41用於賽車遊戲AI的熱視覺系統:一種確定最優路徑位置的新穎方法.591
42用於遊戲和競賽管理的橡皮筋系 .597
第七部分其他
43一種富角色的社交模擬架構.606
44一種基於控制的動物行為體系架構.625
45用於AI的GPGPU.634
46使用虛擬音效設計師創建動態音景.645
47實現健壯的第三人稱攝像機系統.653
48N—Gram技術在玩家預測、自動生成與模式化AI中的應用.666