游戲AI程序設計實戰(zhàn)

第　1章 游戲AI概述　1
1．1　AI是什么　1
1．2　為什么在游戲里使用AI　2
1．3　如何在游戲中實現AI　3
1．4　AI就在我們身邊　4
第　2章 游戲中的尋路算法　6
2．1　尋路算法　6
2．2　為什么需要圖　6
2．3　地圖的簡化　8
2．4　BFS算法　9
2．4．1　BFS算法簡介　10
2．4．2　BFS算法的實現　11
2．5　DFS算法　15
2．5．1　DFS算法的示例　15
2．5．2　DFS算法的實現　17
2．6　啟發(fā)式搜索算法　20
2．6．1　啟發(fā)式搜索算法簡介　21
2．6．2　啟發(fā)式搜索算法的示例　21
2．6．3　啟發(fā)式搜索算法的實現　23
2．6．4　H(M)估算函數　28
第3章　Unity　31
3．1　Unity簡介　32
3．2　Unity的應用　33
3．3　自定義編輯器的實現　35
第4章　有限狀態(tài)機　42
4．1　有限狀態(tài)機及其實現　42
4．1．1　有限狀態(tài)機簡介　43
4．1．2　有限狀態(tài)機的示例　43
4．1．3　單層狀態(tài)機的實現　47
4．2　分層有限狀態(tài)機及其實現　53
4．2．1　分層有限狀態(tài)機簡介　54
4．2．2　分層有限狀態(tài)機的示例　54
4．2．3　分層有限狀態(tài)機的實現　54
第5章　行為樹　73
5．1　行為樹簡介　74
5．2　行為樹的實現　75
5．2．1　組合節(jié)點　77
5．2．2　裝飾節(jié)點　90
5．2．3　條件節(jié)點　91
5．2．4　行為節(jié)點　91
5．3　行為樹的示例　92
5．3．1　選擇節(jié)點　92
5．3．2　順序節(jié)點　96
5．3．3　并行節(jié)點　97
第6章　AI插件Behavior Designer　99
6．1　AI插件Behavior Designer簡介　99
6．2　AI插件Behavior Designer的安裝　101
6．3　選擇節(jié)點　102
6．4　順序節(jié)點和條件節(jié)點　107
第7章　機器學習算法——遺傳算法　113
7．1　遺傳算法的生物學知識　113
7．2　遺傳算法簡介　114
7．3　遺傳算法的流程圖　114
7．4　遺傳算法的應用示例　115
7．5　輪盤選擇算法　119
7．6　交叉操作　121
7．7　變異操作　123
7．8　示例中遺傳算法的實現　124
7．9　遺傳算法的應用　137
第8章　足球AI的實現　138
8．1　尋路AI策略　138
8．2　巡邏AI策略　145
8．3　踢球AI策略　153
8．4　進攻AI策略　159
8．5　防守AI策略　164
8．6　守門員的AI策略　170
8．7　組合AI　180
第9章　游戲AI設計的擴展技術　184
9．1　視野　184
9．2　聽覺　187
9．3　語言　188
9．4　行為　189
9．5　Unity與TensorFlow的組合　189
第　10章 進階之路　192
10．1　游戲AI相關網站　192
10．2　世界那么大　193