《Unity人工智能实战（原书第2版）》内容简介

第1章探究几个有趣的移动算法，这些算法基于Craig Reynolds与Ian Millington开发的转向行为（steering behavior）原则，是绝大多数高级游戏和其他一些依赖于移动的算法（比如寻路算法家族）的基础。第2章涵盖了用于导航复杂场景的寻路算法。该章包含一些使用不同的图结构来表示游戏世界的方法，以及几个用于寻路的算法，每种算法针对的场景有所不同。第3章解释不同的决策制定技术，这些技术能够灵活地适应不同类型的游戏，并且足够健壮地让我们构建模块化的决策制定系统。第4章揭示Unity 5.6中引入的NavMesh API的内部原理，解释如何掌握NavMesh的强大之处，以及实时优化。第5章涉及几篇不同的教程，把不同的agent协调成一个整体，比如基于图表（如路径点和势力图）制定战术策略的编队技巧。第6章探究了几种在agent上模拟感官刺激的不同方式。我们将学习如何使用已知的工具来创建这些模拟器：碰撞器和图。第7章涵盖了用于开发棋类游戏的一个算法家族，以及创建AI的基于回合的游戏技术。第8章探索机器学习领域，该章是我们学习并将机器学习技术应用到游戏中的极好开端。第9章探究使用程序化内容生成来实现游戏可重玩性的几种不同技术。该章是生成不同类型的内容的指南。第10章介绍一些新技术，以及使用前几章中学过的算法创建不完全符合特定类别的新行为。
（智利）豪尔赫·帕拉西奥斯（Jorge Palacios）著。

作品目录

译者序
前言
第1章：行为——智能移动
1.1、简介
1.2、创建行为模板
1.3、追赶和逃跑
1.4、为物理引擎调整agent
1.5、到达和离开
1.6、朝向物体
1.7、徘徊
1.8、按路径移动
1.9、避开agent
1.10、避开墙体
1.11、通过权重混合多个行为
1.12、通过优先级混合多个行为
1.13、射击抛射体
1.14、预测抛射体的着地点
1.15、锁定抛射体
1.16、创建跳跃系统
第2章：导航
2.1、简介
2.2、用网格表示世界
2.3、用可视点法表示世界
2.4、用自制的导航网格表示世界
2.5、用深度优先搜索在迷宫中找到出路
2.6、用广度优先搜索在网格中找到最短路径
2.7、用迪杰斯特拉算法找到最短路径
2.8、用A*找到最优路径
2.9、改进A*算法的内存占用：IDA*
2.10、在多个帧中规划导航：时间片搜索
2.11、使路径变得平滑
第3章：决策制定
3.1、简介
3.2、通过决策树做选择
3.3、实现有限状态机
3.4、改进有限状态机：分层的有限状态机
3.5、实现行为树
3.6、使用模糊逻辑
3.7、用面向目标的行为制定决策
3.8、实现黑板架构
3.9、尝试Unity的动画状态机
第4章：新的NavMesh
API
4.1、简介
4.2、初始化NavMesh开发组件
4.3、创建和管理NavMesh，用于多种类型的agent
4.4、在运行时创建和更新NavMesh数据
4.5、控制NavMesh实例的生命周期
4.6、连接多个NavMesh实例
4.7、创建动态的带有障碍物的NavMesh
4.8、用NavMesh
API实现某些行为
第5章：协作和战术
5.1、简介
5.2、管理队形
5.3、扩展A*算法用于协作：A*
mbush
5.4、用高度分析路径点
5.5、用覆盖性和可见性分析路径点
5.6、自动化创建路径点
5.7、将路径点作为示例用于决策制定
5.8、实现势力图
5.9、用淹没图改进势力图
5.10、用卷积滤波器改进势力图
5.11、构建战斗循环
第6章：agent感知
6.1、简介
6.2、基于碰撞系统的视觉函数
6.3、基于碰撞系统的听觉函数
6.4、基于碰撞系统的嗅觉函数
6.5、基于图的视觉函数
6.6、基于图的听觉函数
6.7、基于图的嗅觉函数
6.8、在潜行游戏中创建感知
第7章：棋类游戏和应用的搜索AI
7.1、简介
7.2、使用博弈树类
7.3、实现Minimax算法
7.4、实现Negamax算法
7.5、实现AB
Negamax算法
7.6、实现Negascout算法
7.7、实现井字游戏对手
7.8、实现跳棋游戏对手
7.9、用UCB1实现石头剪刀布AI
7.10、实现无悔匹配算法
第8章：机器学习
8.1、简介
8.2、使用N元语法预测器预测行动
8.3、改进预测器：分层的N元语法
8.4、学习使用朴素贝叶斯分类器
8.5、实现强化学习
8.6、实现人工神经网络
第9章：程序化内容生成
9.1、简介
9.2、用深度优先搜索创建迷宫
9.3、为地下城和群岛实现可构造算法
9.4、生成风景
9.5、使用N元语法生成内容
9.6、用进化算法生成敌人
第10章：其他
10.1、简介
10.2、创建和管理可编写脚本的对象
10.3、更好地处理随机数
10.4、构建空气曲棍球游戏对手
10.5、实现竞速游戏架构
10.6、使用橡皮筋系统管理竞速难度