游戲編程中的人工智能技術(shù)

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(gè)Windows程序    5
1.3.1  匈牙利表示法    8
1.3.2  第一個(gè)窗口    10
1.3.3  Windows消息循環(huán)    15
1.3.4  Windows過(guò)程    17
1.3.5  鍵盤(pán)輸入    22
第2章  Windows編程進(jìn)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(huà)筆、畫(huà)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(shí)時(shí)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(shí)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(biāo)    49
2.4.2  光標(biāo)    50
2.4.3  菜單    51
2.4.4  為菜單添加具體功能    52
2.5  對(duì)話框    53
2.5.1  一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)話框    53
2.5.2  一些更有用的知識(shí)    56
2.6  正確定時(shí)    59
2.7  總結(jié)    60
第2篇  遺傳算法
第3章  遺傳算法入門(mén)    62
3.1  鳥(niǎo)和蜜蜂    62
3.2  二進(jìn)制數(shù)速成    66
3.3  計(jì)算機(jī)內(nèi)的進(jìn)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(xué)習(xí)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(shí)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(yùn)行尋路人程序    80
3.4.6  二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換3個(gè)問(wèn)題的答案    80
3.5  練習(xí)    81
第4章  置換碼與巡回銷售員問(wèn)題    82
4.1  巡回銷售員問(wèn)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(gè)適應(yīng)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(xí)    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(xí)    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(diǎn)和頂點(diǎn)緩沖    122
6.1.2  頂點(diǎn)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(jì)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(diǎn)積    137
6.2.7  SVector2D實(shí)用工具類    137
6.3  相關(guān)的物理知識(shí)    138
6.3.1  時(shí)間    138
6.3.2  長(zhǎng)度    138
6.3.3  質(zhì)量    138
6.3.4  力    139
6.3.5  運(yùn)動(dòng)－速度    139
6.3.6  運(yùn)動(dòng)－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(yīng)性函數(shù)    152
6.5.4  更新函數(shù)    153
6.5.5  運(yùn)行程序    155
6.6  總結(jié)    156
6.7  習(xí)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(gè)生物學(xué)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(xué)知識(shí)    162
7.3.2  神經(jīng)細(xì)胞的用途    163
7.4  掃雷機(jī)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(xì)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(jī)類    176
7.4.8  CController Class（控制器類）    179
7.4.9  運(yùn)行此程序    184
7.4.10  功能的兩個(gè)改進(jìn)    184
7.5  總結(jié)    188
7.6  練習(xí)    188
第8章  為機(jī)器人提供知覺(jué)    190
8.1  回避障礙物    190
8.1.1  探測(cè)環(huán)境    191
8.1.2  適應(yīng)性函數(shù)    193
8.2  為機(jī)器人提供記憶器    195
8.3  總結(jié)    201
8.4  練習(xí)    202
第9章  有監(jiān)督的訓(xùn)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(biāo)手勢(shì)的識(shí)別    213
9.2.1  用向量表示一個(gè)手勢(shì)    214
9.2.2  訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)    215
9.2.3  記錄并變換鼠標(biāo)數(shù)據(jù)    216
9.2.4  增加新手勢(shì)    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(dòng)量    221
9.3.2  過(guò)擬合    222
9.3.3  柔性最大激勵(lì)函數(shù)    223
9.4  監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用    224
9.5  一個(gè)現(xiàn)代寓言    225
9.6  練習(xí)    226

第10章  實(shí)時(shí)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(yùn)行BrainyAliens程序    238
10.2  練習(xí)    239
第11章  演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?nbsp;   240
11.1  競(jìng)爭(zhēng)約定問(wèn)題    240
11.2  直接編碼    242
11.2.1  基因子    242
11.2.2  二進(jìn)制矩陣編碼    242
11.2.3  基于節(jié)點(diǎn)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(yǔ)法的編碼    247
11.3.2  二維生長(zhǎng)編碼    248
11.4  拓?fù)鋽U(kuò)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(shí)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(yùn)行Demo程序    286
11.5  總結(jié)    288
11.6  練習(xí)    288
附錄A  WEB資源    289
附錄B  參考書(shū)目及推薦讀物    291
附錄C  光盤(pán)中的內(nèi)容    295
后記    297