人工智能游戲開發(fā)：創(chuàng)造具有學習和反應能力的角色

第一部分 概述
第1章 電腦游戲中的人工智能
1.1 人工智能概述
1.2 電腦游戲與人工智能
1.3 游戲人工智能的現(xiàn)狀
1.4 設計人員與人工智能
1.5 游戲編程中的人工智能
第2章 智能設計
2.1 工程師的觀點
2.2 傳統(tǒng)方法
2.3 現(xiàn)代方法
2.4 所需的背景
2.5 人工智能開發(fā)過程
2.6 總結
第3章 反應式方法
3.1 定義
3.2 行為：規(guī)劃與反應
3.3 游戲開發(fā)中的反應式技術
3.4 體系結構
3.5 總結
第4章 FEAR：實驗用平臺
4.1 技術概觀
4.2 外部接口
4.3 模塊
4.4 靈活的結構
4.5 創(chuàng)建一個仿生機器人
4.6 總結
第二部分 移 動
第5章 游戲世界中的移動
5.1 環(huán)境和空間
5.2 游戲世界的類型
5.3 處理移動
5.4 假設
5.5 測試條件
5.6 總結
第6章 移動能力
6.1 導航的技巧
6.2 游戲中的機器人和移動
6.3 仿生機器人的自主導航
6.4 運動的標準
6.5 實例研究
6.6 總結
第7章 分析和理解
7.1 整體概括
7.2 分析階段
7.3 理解階段
7.4 一般性的建議
7.5 總結
第8章 形式化運動
8.1 背景回顧
8.2 可行方案簡述
8.3 合理化
8.4 建議規(guī)格書
8.5 總結
第9章 規(guī)格書和知識表達
9.1 正式規(guī)格書的概述
9.2 知識表達
9.3 知識表達形式
9.4 規(guī)范過程
9.5 討論
9.6 總結
第10章 操縱行為躲避障礙物
10.1 人工生命概述
10.2 算法
10.3 最初草稿
10.4 評估
10.5 總結
第11章 基于規(guī)則的系統(tǒng)
11.1 背景
11.2 組件概述
11.3 理論和知識
11.4 討論
11.5 總結
第12章 通過基于規(guī)則的系統(tǒng)合成運動
12.1 案例研究
12.2 理論基礎
12.3 基于規(guī)則的系統(tǒng)的模塊化設計
12.4 實現(xiàn)
12.5 應用
12.6 評估
12.7 總結
結論
一、整體回顧
二、展望
第三部分 學習射擊
第13章 戰(zhàn)斗設置
13.1 軍械庫
13.2 武器的必要條件
13.3 環(huán)境條件
13.4 培 訓 區(qū)
13.5 總結
第14章 玩家的射擊技能
14.1 戰(zhàn)斗的技巧
14.2 游戲技能
14.3 射擊的評價標準
14.4 案例研究
14.5 總結
第15章 射擊
15.1 背景
15.2 可選擇情況概述
15.3 合理化過程
15.4 建議規(guī)格書
15.5 總結
第16章 預測的物理學知識
16.1 基礎知識
16.2 理想的交點
16.3 預測行為
16.4 仿真算法
16.5 實驗
16.6 評估
16.7 總結
第17章 感知器
17.1 感知器的歷史
17.2 模型概要
17.3 仿真
17.4 最優(yōu)化技術介紹
17.5 感知器權值的優(yōu)化
17.6 訓練過程
17.7 圖形解釋
17.8 總結
第18章 處理瞄準過程中的誤差
18.1 動量和摩擦
18.2 處理誤差
18.3 評價
18.4 總結
第19章 多層感知器
19.1 感知器的發(fā)展歷史
19.2 模型綜述
19.3 模擬仿真
19.4 相關的生物學技術
19.5 訓練算法
19.6 實際問題
19.7 討論
19.8 總結
第20章 選擇目標
20.1 案例研究
20.2 基本原理
20.3 模塊化設計
20.4 實現(xiàn)
20.5 應用
20.6 評估
20.7 總結
第21章 問題的知識
21.1 黑盒理解
21.2 基本知識
21.3 基本理解
21.4 提煉問題
21.5 方法論
21.6 總結
結論
一、總回顧
二、展望
第四部分 武器的選擇
第22章 戰(zhàn)斗環(huán)境
22.1 武器屬性
22.2 武器的適用性
22.3 訓練域
22.4 總結
第23章 武器的選擇
23.1 請求選擇
23.2 實際中的評估過程
23.3 武器選擇的標準
23.4 案例研究
23.5 總結
第24章 武器選擇的定制
24.1 草擬可能的選擇
24.2 合理化
24.3 推薦的規(guī)范
24.4 總結
第25章 編制戰(zhàn)術決策
25.1 腳本語言基礎
25.2 使用腳本的武器選擇
25.3 評估
25.4 總結
第26章 分類樹和回歸樹
26.1 決策樹的表示
26.2 分類與回歸
26.3 樹的引入
26.4 訓練步驟
26.5 討論
26.6 總結
第27章 得出武器評估
27.1 4種不同的方法
27.2 基本原理
27.3 模塊設計
27.4 實現(xiàn)
27.5 應用
27.6 評估
27.7 總結
第28章 解決方案理解
28.1 解決方案的復雜性
28.2 搜尋空間
28.3 用不同的方法得到解決方案
28.4總結
結論
一、概要回顧
二、展望
第五部分 使用物品和對象
第29章 分析與規(guī)范
29.1 場景中的對象
29.2 行為增強
29.3 規(guī)范
29.4 總結
第30章 模糊邏輯
30.1 集合邏輯的延伸
30.2 模糊表示法及變換
30.3 模糊邏輯
30.4 模糊控制與決策
30.5 討論
30.6 總結
第31章 模糊系統(tǒng)增強移動行為
31.1 模糊變量和隸屬函數(shù)
31.2 模糊規(guī)則
31.3 模塊化設計
31.4 評價
31.5 總結
第32章 遺傳算法
32.1 生物進化簡介
32.2 遺傳學及其表達
32.3 遺傳算法
32.4 遺傳算子及進化策略
32.5 高級問題
32.6 討論
32.7 總結
第33章 學習分類器系統(tǒng)
33.1 分類器的表達
33.2 分類器系統(tǒng)概述
33.3 體系結構
33.4 討論
33.5 總結
第34章 遺傳算法的自適應防御策略
34.1 活動序列描述
34.2 遺傳算子
34.3 演化概述
34.4 遺傳算法的模塊化設計
34.5 計算適應度
34.6 應用
34.7 評價
34.8 總結
第35章 設計學習人工智能
35.1 學習目的
35.2 學習方法
35.3 學習成份的多樣性
35.4 學習行為的方法
35.5 總結
結論
一、回顧概述
二、展望
第六部分 情 感
第36章 游戲人物情感
36.1 人類進化中的情感
36.2 情感的生物模型
36.3 從情感到人工智能
36.4 人機交互
36.5 游戲中的情感因素
36.7 總結
第37章 感覺、情感和感情
37.1 感覺
37.2 情感
37.3 情感交流界面
37.4 在游戲中描繪感情
37.5 總結
第38章 有限狀態(tài)機
38.1 正式定義
38.2 表示和仿真
38.3 控制邏輯
38.4 最優(yōu)化
38.5 討論
38.6 總結
第39章 情感設計
39.1 人工情感的設計
39.2 有限狀態(tài)的模塊化開發(fā)
39.3 創(chuàng)建有限狀態(tài)的情感
39.4 評估
39.5 總結
第40章 非確定性狀態(tài)機
40.1 概述
40.2 模糊狀態(tài)機
40.3 非確定性狀態(tài)機
40.4 概率狀態(tài)機
40.5 概要
第41章 層次狀態(tài)機
41.1 概述
41.2 層次
41.3 交互語義學
41.4 討論
41.5 總結
第42章 情感系統(tǒng)
42.1 層次結構概述
42.2 感情建模
42.3 改進后的感覺
42.4 聚積情感
42.5 用特殊習慣表現(xiàn)情感
42.6 心情體系結構
42.7 評價
42.8 總結
第43章 突發(fā)復雜度
43.1 突發(fā)的定義
43.2 突發(fā)行為
43.3 更智能的環(huán)境，更簡單的行為
43.4 功能性突發(fā)
43.5 總結
結論
一、回顧總結
二、前景
第七部分 動作選擇
第44章 制定戰(zhàn)略決策
44.1 游戲情形
44.2 個人目標
44.3 戰(zhàn)術行為
44.4 仿生機器人和決策制定過程
44.5 訓練區(qū)域
44.6 總結
第45章 實施戰(zhàn)術智能
45.1 構思戰(zhàn)術行為
45.2 行為和歸類體系結構
45.3 把歸類思想運用到戰(zhàn)術中
45.4 評價
45.5 總結
第46章 強化學習
46.1 定義強化理論
46.2 基本成分
46.3 強化型學習算法
46.4 高級問題
46.5 討論
46.6 總結
第47章 學習反應式策略
47.1 按控制分解
47.2 自適應收集行為
47.3 模擬運動
47.4 學習射擊方式
47.5 其他能力
47.6 評價
47.7 總結
第48章 自適應行為的處理
48.1 問題定義
48.2 可靠的軟件工程
48.3 穩(wěn)健設計
48.4 方法
48.5 總結
結論
一、回顧綱要
二、展望
第八部分 總 結
第49章 游戲中的人工智能工程原理
49.1 體系結構
49.2 實現(xiàn)
49.3 各種技術及其適用性
49.4 學習和反饋機制
49.5 總結
第50章 未來之路
50.1 熟能生巧
50.2 關于世界模型
50.3 規(guī)劃技術
50.4 擁抱新一代游戲人工智能