游戏人工智能：计算机游戏中的人工智能pdf电子书版本下载

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第1章　概述 1

1.1　计算机游戏的角色 1

1.2　角色行为控制 2

1.3　游戏系统结构 4

1.4　人工智能 6

1.5　游戏人工智能 8

1.5.1　游戏设计 10

1.5.2　计算机游戏与人工智能研究 11

第2章　行动 13

2.1　追捕游戏 13

2.2　游戏状态 14

2.3　仿真器 18

2.3.1 行动 18

2.3.2　动画 19

2.3.3　牛顿物理学 19

2.3.4　追捕游戏物理学 20

2.3.5　时间的推移 21

2.3.6　碰撞 21

2.3.7　定时步仿真 22

2.3.8　离散事件仿真 23

2.4　控制器 24

2.4.1　分级控制 25

2.4.2　分级行动 26

2.4.3　细节级别 28

2.4.4　游戏行动的相容性 28

2.5　可行的行动 29

第3章　感知 31

3.1　渲染器 31

3.2　仿真感知 33

3.3　针对角色的感知特征 35

3.3.1 “我”的取值 35

3.3.2　其他重要角色 35

3.3.3　提示 36

3.3.4　相对值 36

3.4　部分可观性 37

3.4.1　可见性 38

3.4.2　模仿有噪声的传感器 39

3.4.3　离散化 39

3.5　预测器感知特征 40

第4章　反应 45

4.1 反应式控制器的定义 45

4.2　简单的感知特征函数 48

4.3　反应型产生式规则 50

4.4　决策树 51

4.5　逻辑推理 54

第5章　记忆 57

5.1　控制器定义 57

5.2　记忆感知特征 58

5.3　信念维护 62

5.3.1　弱化记忆感知特征 62

5.3.2　作弊 64

5.4　精神状态变量 65

5.4.1　情感 66

5.4.2　有限状态机 67

5.4.3　产生式规则 68

5.4.4　逻辑推理 68

5.5　通信 68

5.6　随机化控制器 70

第6章　搜索 73

6.1　离散追捕游戏 73

6.2　采用搜索技术的控制器 74

6.3　多步向前搜索 77

6.4　连续域搜索 80

6.4.1　启发式搜索 81

6.4.2　重新规划 83

6.5　路标 83

6.6　对抗搜索 86

6.7　搜索的渲染 91

6.8　广义目标行动规划 92

第7章　学习 95

7.1 仿真学习 95

7.2　定义 96

7.3　奖励 99

7.4　记忆 101

7.5 强化学习 103

7.5.1　罗盘方向 104

7.5.2　路标 104

7.5.3　转换模型 105

7.5.4　收敛性 108

7.5.5　函数逼近 109

附录A　选择 110

A.1　最可能选择 110

A.2　随机选择 111

附录B　编程 113

参考文献 116

索引 124