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Unity人工智慧實戰(原書第2版)/遊戲開發與設計技術叢書

  • 作者：(智利)豪爾赫·帕拉西奧斯|責編:李忠明|譯者:童明
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111670360
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：222
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    引人入勝的互動式遊戲中都有智能敵人，其智能行為是由各種技術組合產生的，這些技術統稱為人工智慧。在創建遊戲世界和遊戲中的角色時，探索Unity的API或內置功能，可以給遊戲帶來無限可能。本書涵蓋了一些通用和特定的技術，可幫助你在AI開發之路上攀登新的高峰。
    首先，你將快速瀏覽在遊戲環境中使用agent、編程移動以及導航的基本構建模塊。接下來，你將通過實例學習如何使用簡單的自定義技術改進agent的決策制定和協調機制。然後，你將學習如何模擬agent的視覺和聽覺，用於自然和擬人的AI行為，再用圖結構改進agent。本書還涵蓋了新的導航網格技術，這項技術在Unity 2018中引入，改良了AI和路徑查找工具。你還可以用決策制定技術加強AI，運用於簡單的井字棋和跳棋等棋類遊戲，以及安排agent之間的協作，使它們像整體一樣工作。
    學習完本書，你將在AI編程和有創意的互動式遊戲開發方面獲益匪淺。
    通過閱讀本書，你將學到：
    使用A*和A*mbush這樣流行的技術創建智能的路徑查找agent。
    實現用於讓agent互相協作的演算法和用於不同目的的戰術演算法。
    模擬感知，讓agent能夠在不同環境下有更好的決策能力。
    探索用於創建決策制定agent的不同演算法，而不再是簡單的行為和移動。
    在處理圖結構或地形時，建立agent和戰術之間的協作。    通過製作手動選擇器實現路徑點功能。
作者介紹
(智利)豪爾赫·帕拉西奧斯|責編:李忠明|譯者:童明
目錄
譯者序
前言
第1章  行為——智能移動
  1.1  簡介
  1.2  創建行為模板
  1.3  追趕和逃跑
  1.4  為物理引擎調整agent
  1.5  到達和離開
  1.6  朝向物體
  1.7  徘徊
  1.8  按路徑移動
  1.9  避開agent
  1.10  避開牆體
  1.1  l通過權重混合多個行為
  1.12  通過優先順序混合多個行為
  1.13  射擊拋射體
  1.14  預測拋射體的著地點
  1.15  鎖定拋射體
  1.16  創建跳躍系統
第2章  導航
  2.1  簡介
  2.2  用網格表示世界
  2.3  用可視點法表示世界
  2.4  用自製的導航網格表示世界
  2.5  用深度優先搜索在迷宮中找到出路
  2.6  用廣度優先搜索在網格中找到最短路徑
  2.7  用迪傑斯特拉演算法找到最短路徑
  2.8  用A*找到最優路徑
  2.9  改進A*演算法的內存佔用：IDA*
  2.10  在多個幀中規劃導航：時間片搜索
  2.11  使路徑變得平滑
第3章  決策制定
  3.1  簡介
  3.2  通過決策樹做選擇
  3.3  實現有限狀態機
  3.4  改進有限狀態機：分層的有限狀態機
  3.5  實現行為樹
  3.6  使用模糊邏輯
  3.7  用面向目標的行為制定決策
  3.8  實現黑板架構
  3.9  嘗試Unity的動畫狀態機
第4章  新的NavMeshAPI
  4.1  簡介
  4.2  初始化NavMesh開發組件
  4.3  創建和管理NavMesh，用於多種類型的agent
  4.4  在運行時創建和更新NavMesh數據
  4.5  控制NavMesh實例的生命周期
  4.6  連接多個NavMesh實例
  4.7  創建動態的帶有障礙物的NavMesh
  4.8  用NavMesh API實現某些行為

第5章  協作和戰術
  5.1  簡介
  5.2  管理隊形
  5.3  擴展A+演算法用於協作：A* mbush
  5.4  用高度分析路徑點
  5.5  用覆蓋性和可見性分析路徑點
  5.6  自動化創建路徑點
  5.7  將路徑點作為示例用於決策制定
  5.8  實現勢力圖
  5.9  用淹沒圖改進勢力圖
  5.10  用卷積濾波器改進勢力圖
  5.11  構建戰鬥循環
第6章  agent感知
  6.1  簡介
  6.2  基於碰撞系統的視覺函數
  6.3  基於碰撞系統的聽覺函數
  6.4  基於碰撞系統的嗅覺函數
  6.5  基於圖的視覺函數
  6.6  基於圖的聽覺函數
  6.7  基於圖的嗅覺函數
  6.8  在潛行遊戲中創建感知
第7章  棋類遊戲和應用的搜索AI
  7.1  簡介
  7.2  使用博弈樹類
  7.3  實現Minimax演算法
  7.4  實現Negamax演算法
  7.5  實現AB Negamax演算法
  7.6  實現Negascout演算法
  7.7  實現井字遊戲對手
  7.8  實現跳棋遊戲對手
  7.9  用LICB1實現石頭剪刀布AI
  7.10  實現無悔匹配演算法
第8章  機器學習
  8.1  簡介
  8.2  使用N元語法預測器預測行動
  8.3  改進預測器：分層的N元語法
  8.4  學習使用樸素貝葉斯分類器
  8.5  實現強化學習
  8.6  實現人工神經網路
第9章  程序化內容生成
  9.1  簡介
  9.2  用深度優先搜索創建迷宮
  9.3  為地下城和群島實現可構造演算法
  9.4  生成風景
  9.5  使用N元語法生成內容
  9.6  用進化演算法生成敵人
第10章  其他
  10.1  簡介
  10.2  創建和管理可編寫腳本的對象
  10.3  更好地處理隨機數

  10.4  構建空氣曲棍球遊戲對手
  10.5  實現競速遊戲架構
  10.6  使用橡皮筋系統管理競速難度

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