游戲編程中的人工智能技術(shù)

定　價：￥39.00

作　者：	（美）布克蘭德（BuckLand, M.）著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	游戲開發(fā)經(jīng)典叢書
標　簽：	人工智能游戲應用軟件設(shè)計

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ISBN：	9787302125990	出版時間：	2006-05-01	包裝：	膠版紙
開本：	小16開	頁數(shù)：	296	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《游戲編程中的人工智能技術(shù)》是人工智能游戲編程的一本指南性讀物，介紹在游戲開發(fā)中怎樣應用遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來創(chuàng)建電腦游戲中所需要的人工智能。書中包含了許多實用例子，所有例子的完整源碼和可執(zhí)行程序都能在隨書附帶的光盤上找到。光盤中還有不少其他方面的游戲開發(fā)資料和一個賽車游戲演示軟件?！队螒蚓幊讨械娜斯ぶ悄芗夹g(shù)》適合遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的各行業(yè)人員，特別是要實際動手做應用開發(fā)的人員閱讀參考?！队螒蚓幊讨械娜斯ぶ悄芗夹g(shù)》是人工智能游戲編程的一本指南性讀物，介紹在游戲開發(fā)中怎樣應用遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來創(chuàng)建電腦游戲中所需要的人工智能。書中包含了許多實用例子，所有例子的完整源碼和可執(zhí)行程序都能在隨書附帶的光盤上找到。光盤中還有不少其他方面的游戲開發(fā)資料和一個賽車游戲演示軟件?！队螒蚓幊讨械娜斯ぶ悄芗夹g(shù)》講解的原理通俗易懂，介紹程序詳細周到，很適用于游戲編程者自學之用，也可以作為游戲培訓教材使用（《游戲編程中的人工智能技術(shù)》實際已被國內(nèi)外許多游戲培訓單位用作指定教材）。對于任何希望了解遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的各行業(yè)人員，特別是要實際動手做應用開發(fā)的人員，都是一本值得一讀的好書。

作者簡介

　　Mat Buckland在倫敦大學學完計算機科學后，做過多年的風險管理咨詢顧問。終于他開始厭倦了所有的金錢游戲和公司制度，就一把火燒掉了他原有的公司禮服，跑到一家為Gremlin software開發(fā)游戲的公司工作。雖然薪水少得多，但是卻很有趣，而且他可以每天穿牛仔褲去上班了！現(xiàn)在Mat同時是一個自由程序員和人工智能咨詢顧問。自從20世紀80年代初第一次接觸到這些技術(shù)，他就對進化計算和AI尤感興趣。他是ai-iunkie.com網(wǎng)站（www.ai-junkie.com）的作者，該網(wǎng)站提供一些有關(guān)進化算法的教程和建議。

圖書目錄

第1篇  Windows編程
第1章  Windows概述    2
1.1  歷史一瞥（A Little Bit of History）    2
1.1.1  Windows 1.0    2
1.1.2  Windows 2.0    3
1.1.3  Windows 3.0和3.1    3
1.1.4  Windows 95    4
1.1.5  Windows 98及其后續(xù)版本    4
1.2  Hello World!    4
1.3  第一個Windows程序    5
1.3.1  匈牙利表示法    8
1.3.2  第一個窗口    10
1.3.3  Windows消息循環(huán)    15
1.3.4  Windows過程    17
1.3.5  鍵盤輸入    22
第2章  Windows編程進階    25
2.1  Windows圖形設(shè)備接口    25
2.1.1  設(shè)備描述表    26
2.1.2  各種繪圖工具：畫筆、畫刷、顏色、線和形狀    27
2.2  文本    38
2.2.1  TextOut    38
2.2.2  DrawText    39
2.2.3  加入顏色和透明度    39
2.2.4  實時消息抽取循環(huán)    40
2.3  如何創(chuàng)建后備緩沖    42
2.3.1  如何實現(xiàn)雙緩沖    43
2.3.2  如何使用后備緩沖器    45
2.3.3  保持干凈    47
2.4  使用資源    48
2.4.1  圖標    49
2.4.2  光標    50
2.4.3  菜單    51
2.4.4  為菜單添加具體功能    52
2.5  對話框    53
2.5.1  一個簡單的對話框    53
2.5.2  一些更有用的知識    56
2.6  正確定時    59
2.7  總結(jié)    60
第2篇  遺傳算法
第3章  遺傳算法入門    62
3.1  鳥和蜜蜂    62
3.2  二進制數(shù)速成    66
3.3  計算機內(nèi)的進化    67
3.3.1  什么是賭輪選擇法    68
3.3.2  雜交率    69
3.3.3  變異率    69
3.3.4  建議的學習方法    69
3.4  幫助Bob回家    70
3.4.1  為染色體編碼    72
3.4.2  Epoch（時代）方法    75
3.4.3  參數(shù)值選擇    77
3.4.4  算子函數(shù)    78
3.4.5  運行尋路人程序    80
3.4.6  二進制數(shù)轉(zhuǎn)換3個問題的答案    80
3.5  練習    81
第4章  置換碼與巡回銷售員問題    82
4.1  巡回銷售員問題    82
4.1.1  小心陷阱    83
4.1.2  CmapTSP，Sgenome，CgaTSP    85
4.2  置換雜交操作    90
4.3  交換變異操作    93
4.4  選擇一個適應性函數(shù)    93
4.5  選擇    95
4.6  把一切組合在一起    95
4.7  總結(jié)    97
4.8  練習    98
第5章  遺傳算法優(yōu)化    99
5.1  TSP用的各種算子    100
5.1.1  各種置換變異算子    100
5.1.2  各種置換雜交算子    104
5.2  各種處理工具    108
5.2.1  選擇技術(shù)    110
5.2.2  變比技術(shù)    113
5.2.3  其他雜交算子    117
5.2.4  子群技術(shù)    119
5.3  總結(jié)    120
5.4  練習    120
第6章  登月也不難    121
6.1  創(chuàng)建和處理矢量圖形    121
6.1.1  頂點和頂點緩沖    122
6.1.2  頂點變換    123
6.1.3  矩陣    128
6.2  矢量    132
6.2.1  矢量加、減法    133
6.2.2  計算矢量大小    134
6.2.3  矢量的數(shù)乘    135
6.2.4  矢量的規(guī)范化    135
6.2.5  矢量分解    136
6.2.6  矢量的點積    137
6.2.7  SVector2D實用工具類    137
6.3  相關(guān)的物理知識    138
6.3.1  時間    138
6.3.2  長度    138
6.3.3  質(zhì)量    138
6.3.4  力    139
6.3.5  運動－速度    139
6.3.6  運動－加速度    140
6.3.7  力、質(zhì)量、加速度三者的關(guān)系    142
6.3.8  引力    142
6.4  人工控制的登月工程    143
6.4.1  Ccontroller類的定義    143
6.4.2  CLander類的定義    144
6.4.3  UpdateShip函數(shù)    146
6.5  遺傳算法控制的登月飛船    149
6.5.1  為基因組編碼    150
6.5.2  雜交和變異操作    151
6.5.3  適應性函數(shù)    152
6.5.4  更新函數(shù)    153
6.5.5  運行程序    155
6.6  總結(jié)    156
6.7  習題    156
第3篇  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第7章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述    158
7.1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹    158
7.2  一個生物學的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——大腦    159
7.3  數(shù)字版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    161
7.3.1  相關(guān)的數(shù)學知識    162
7.3.2  神經(jīng)細胞的用途    163
7.4  掃雷機游戲    165
7.4.1  選擇輸出    166
7.4.2  選擇輸入    168
7.4.3  確定隱藏的神經(jīng)細胞數(shù)目    169
7.4.4  CNeuralNet.h（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類的頭文件）    169
7.4.5  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼    174
7.4.6  遺傳算法    175
7.4.7  掃雷機類    176
7.4.8  CController Class（控制器類）    179
7.4.9  運行此程序    184
7.4.10  功能的兩個改進    184
7.5  總結(jié)    188
7.6  練習    188
第8章  為機器人提供知覺    190
8.1  回避障礙物    190
8.1.1  探測環(huán)境    191
8.1.2  適應性函數(shù)    193
8.2  為機器人提供記憶器    195
8.3  總結(jié)    201
8.4  練習    202
第9章  有監(jiān)督的訓練方法    203
9.1  異或函數(shù)    203
反向傳播的工作原理    204
9.2  RecognizeIt——鼠標手勢的識別    213
9.2.1  用向量表示一個手勢    214
9.2.2  訓練網(wǎng)絡(luò)    215
9.2.3  記錄并變換鼠標數(shù)據(jù)    216
9.2.4  增加新手勢    218
9.2.5  控制器類    218
9.3  一些有用的技術(shù)和技巧    221
9.3.1  增加動量    221
9.3.2  過擬合    222
9.3.3  柔性最大激勵函數(shù)    223
9.4  監(jiān)督學習的應用    224
9.5  一個現(xiàn)代寓言    225
9.6  練習    226

第10章  實時演化    227
10.1  外星人游戲    227
10.1.1  程序?qū)崿F(xiàn)    228
10.1.2  運行BrainyAliens程序    238
10.2  練習    239
第11章  演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲    240
11.1  競爭約定問題    240
11.2  直接編碼    242
11.2.1  基因子    242
11.2.2  二進制矩陣編碼    242
11.2.3  基于節(jié)點的編碼    244
11.2.4  基于路徑的編碼    246
11.3  間接編碼    247
11.3.1  基于語法的編碼    247
11.3.2  二維生長編碼    248
11.4  拓撲擴張的神經(jīng)演化    249
11.4.1  NEAT基因組    250
11.4.2  算子和創(chuàng)新    255
11.4.3  物種形成    271
11.4.4  Cga換時代方法    275
11.4.5  將基因組轉(zhuǎn)變?yōu)楸憩F(xiàn)型    280
11.4.6  運行Demo程序    286
11.5  總結(jié)    288
11.6  練習    288
附錄A  WEB資源    289
附錄B  參考書目及推薦讀物    291
附錄C  光盤中的內(nèi)容    295
后記    297