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出版者:Jones & Bartlett Publishers

作者:Mat Buckland

出品人:

頁數:495

译者:

出版時間:2004-09-30

價格:USD 49.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781556220784

叢書系列:

圖書標籤:

• 遊戲開發
• AI
• 人工智能
• ai
• game
• 計算機
• Programming
• 編程
• Programming
• Game
• AI
• By
• Example

深入解析遊戲人工智能的藝術與實踐：一部涵蓋前沿技術與經典算法的綜閤指南 本書旨在為熱衷於遊戲開發和人工智能領域的讀者提供一本內容詳實、技術深度足夠的參考資料，它將徹底擺脫對特定編程語言或特定遊戲引擎的過度依賴，轉而聚焦於驅動現代遊戲AI的底層原理、核心算法及其在復雜係統中的實際應用。我們相信，真正的遊戲AI大師需要掌握的是概念的普適性，而非僅僅是特定工具的調用技巧。 本書將從基礎理論齣發，係統性地構建起一個堅實的知識框架，隨後步入高階的策略設計與動態決策領域，確保讀者能夠構建齣不僅看起來智能，而且在性能上高效、在設計上優雅的人工智能係統。 --- 第一部分：人工智能基石與環境建模（Foundations and Environmental Modeling） 本部分將奠定理解復雜遊戲AI所需的數學和計算基礎，並探討AI如何感知和理解其所處的虛擬世界。 第一章：遊戲AI的本質與係統架構 超越腳本： 區分傳統有限狀態機（FSM）的局限性與現代分層AI架構的優勢。 感知-思考-行動（Perception-Think-Action Cycle）： 深入剖析這個核心循環在實時環境中的性能要求和優化策略。 數據結構與效率： 探討如何使用高效的數據結構（如空間劃分技術）來管理大規模遊戲世界中的實體信息，確保AI決策的低延遲性。 第二章：環境感知與信息獲取 視錐體與聽覺模型： 建立精確的幾何模型來模擬遊戲角色的感官輸入。重點討論遮擋、衰減和環境噪聲對AI感知的影響。 興趣點（POI）與導航網格（NavMesh）的構建與維護： 詳細講解導航網格的生成算法（如基於地形高度圖的區域劃分），以及動態環境變化（如障礙物生成或銷毀）如何實時更新導航數據。 狀態估計與不確定性處理： 引入基礎概率論概念，討論傳感器誤差和信息不完整性如何通過卡爾曼濾波（Kalman Filtering）的簡化形式應用於AI的狀態估計。 第三章：路徑規劃與運動控製 圖搜索算法的深度剖析： 不僅限於A，更深入探討其變體，如Dijkstra、Jump Point Search (JPS) 在不同拓撲結構中的性能差異。 啓發式函數的藝術： 如何設計與遊戲機製緊密結閤的、非標準的啓發式函數，以引導AI做齣更具“意圖性”的移動決策。 局部避障與群體運動： 介紹基於勢場的局部避障方法，並為後續的群體智能打下基礎，強調個體運動與群體目標之間的權衡。 --- 第二部分：決策製定與行為控製（Decision Making and Behavior Control） 本部分是本書的核心，重點在於如何設計復雜的決策邏輯，使AI的行為模式具有層次性和適應性。 第四章：分層與組閤式行為係統 行為樹（Behavior Trees）的全麵解析： 從基礎的序列、選擇器到更復雜的裝飾器和動作節點，講解如何構建可讀性高、易於調試的復雜行為流程。 效用係統（Utility Systems）的設計哲學： 如何將模糊的“目標價值”轉化為可量化的分數。討論效用函數的構建、歸一化方法以及在動態競爭環境中的選擇機製。 行為樹與效用係統的混閤架構： 探討如何利用效用係統來動態選擇行為樹的根節點或中間分支，實現靈活的優先級切換。 第五章：有限狀態機（FSM）的復興與高級應用 有限狀態機的限製與剋服： 分析傳統FSM在狀態爆炸問題上的弊端。 層級狀態機（HSM）： 引入狀態的繼承和層次結構，展示如何通過狀態的嵌套來管理復雜行為（如“戰鬥”狀態下的子狀態“攻擊”、“防禦”）。 過渡係統的平滑化： 討論如何通過插值和混閤狀態來消除硬切換帶來的僵硬感，使AI的動作過渡更加自然。 第六章：規劃、任務管理與目標導嚮行動 經典規劃理論在遊戲中的應用： 介紹STRIPS模型（或其簡化版）在宏觀任務分配中的潛力。 任務網絡（Task Networks）與預設流程： 講解如何將高層目標分解為可執行的、可復用的任務序列，特彆適用於需要完成一係列特定步驟（如解謎或完成復雜任務）的AI。 時間與資源的約束： 討論在有限時間內，AI如何進行任務的優先級排序和資源分配。 --- 第三部分：學習、適應與群體智能（Learning, Adaptation, and Collective Intelligence） 本部分將帶領讀者超越預設的邏輯，探索AI在麵對未知和群體交互時的自適應能力。 第七章：基於機器學習的AI基礎 強化學習（RL）簡介與環境抽象： 介紹馬爾可夫決策過程（MDP）的基本概念，以及如何將遊戲狀態和行為抽象為RL所需的“狀態”和“動作空間”。 Q學習與值函數逼近： 討論在遊戲環境中，由於狀態空間巨大，如何使用錶格形式的Q學習會失敗，並引齣使用綫性函數或神經網絡進行值函數逼近的必要性。 監督學習在“模仿”中的作用： 探討如何利用人類專傢的錄像數據，通過監督學習訓練齣初步的行為模型，作為後續強化學習的起點。 第八章：博弈論與對手建模 零和博弈與納什均衡： 介紹納什均衡的概念，並討論如何在兩人或多人對抗遊戲中尋找“穩定”的策略組閤。 對手建模的構建： 如何根據對手的曆史行為數據，構建一個概率模型來預測對手的下一步行動。重點在於構建“認知模型”，而非僅僅是行為預測。 混閤策略與隨機化： 探討如何利用混閤策略來避免被對手預測，保持AI決策的不可預測性。 第九章：群體行為模擬與湧現現象 群體智能（Swarm Intelligence）的經典模型： 深入分析Boids模型（分離、對齊、聚集）在實現逼真群體運動中的機製。 基於社會力的模型： 討論如何引入社會力和排斥力來模擬群體內的交互作用，實現比Boids更復雜的群體結構變化（如分散、包圍）。 層級控製下的群體決策： 如何在底層使用簡單的規則驅動個體運動，同時由高層指揮官AI下達影響整個群體目標的決策，觀察宏觀湧現現象。 --- 第四部分：優化、調試與未來展望（Optimization, Debugging, and Future Perspectives） 第十章：AI的性能分析與調試工具 性能瓶頸的識彆： 如何使用時間剖析工具定位AI決策樹的計算密集型節點。 AI調試的可視化： 探討如何構建自定義的調試工具，實時繪製決策樹的執行路徑、效用值的變化麯綫以及當前激活的狀態，使復雜行為一目瞭然。 數據驅動的調優： 如何利用收集到的AI行為數據，反嚮工程優化啓發式函數和參數權重。 結論：構建可持續演進的AI係統 本書的最終目標是培養讀者構建具備適應性、可擴展性和可維護性的遊戲AI係統的能力。我們強調的不是某一個算法的奇技淫巧，而是設計一個能夠隨著遊戲內容擴展而自然成長的決策架構。讀者將帶著一套強大的、跨越不同遊戲類型的通用AI設計工具箱離開本書。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

這本書第一次決定買的時候是看到瞭目錄裏麵講瞭Lua在具體遊戲項目中的應用，大概翻瞭一下明顯跟國內的一大堆粗製濫造的假大空書不一樣，值得一看。 前段時間仔細閱讀完，突然感覺到這真是一本不可多得的好書。書中的代碼示例完整，讀者不僅能收獲很多遊戲AI的code技巧，更是對C...  

評分☆☆☆☆☆

這本書原版是AMAZON的準五星書籍。在現今遊戲界被視為AI入門必讀。作者講解清楚，每章以一個有趣的實例作為框架說明具體算法的應用，每章也都附有實現代碼。  

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

原以為會帶光盤，沒想到沒有...下下來後Buckland_SourceCode.zip這個老是損壞..打不開  

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫“Programming Game AI by Example”，光聽這個名字就讓人充滿瞭期待，尤其是我這種熱愛遊戲又對技術充滿好奇的讀者。我一直覺得，遊戲之所以能引人入勝，很大程度上取決於AI的設計。那些能夠聰明地應對玩傢策略、展現齣獨特個性的敵人，或者是在復雜環境中進行協作的NPC，都讓遊戲世界變得更加生動和真實。然而，真正動手去實現這些AI，特彆是要做到“by Example”，也就是通過具體的例子來學習，這本身就是一項挑戰。我對這本書的期望很高，希望能看到一些清晰、可操作的案例，能夠將抽象的AI概念轉化為實際的代碼。我尤其想瞭解如何讓AI錶現齣“學習”的能力，比如隨著玩傢的進步而調整難度，或者記住玩傢的某些習慣並做齣相應的反應。另一個我非常感興趣的方麵是，這本書是否會涉及如何讓AI在多人遊戲中扮演更重要的角色，比如在團隊閤作中協調行動，或者在PvP對戰中展現齣戰術上的深度。總的來說，我期待這本書能夠為我打開一扇通往遊戲AI開發的大門，讓我能夠從理論走嚮實踐，創造齣更智能、更有趣的遊戲體驗。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》這本書，對我來說，就像是一張通往遊戲AI設計殿堂的地圖，而“Example”就是地圖上的每一個具體的POI（Point of Interest）。我迫切想知道書中會通過哪些經典或創新的遊戲AI案例來闡述其原理。我對於如何讓AI角色在復雜的遊戲環境中做齣“有意義”的決策非常感興趣。例如，在開放世界遊戲中，AI角色如何根據晝夜交替、天氣變化以及玩傢的行為來調整自己的日常活動和互動模式？這需要AI擁有對環境的感知能力，並能進行復雜的行為規劃。我希望書中能夠提供關於如何利用行為樹、決策樹或者更高級的AI框架來實現這些復雜行為的詳細講解。此外，我同樣關注AI的“學習”能力。書中是否會涉及到如何讓AI通過與環境的互動和玩傢的行為來不斷優化自己的策略，從而變得越來越強大？這種動態進化的AI，能夠讓遊戲體驗更加豐富和富有挑戰性，也更能吸引玩傢持續投入。

评分☆☆☆☆☆

我對《Programming Game AI by Example》這本書的期待，更多的是源於對遊戲AI背後“智慧”的探求。我一直在思考，是什麼讓遊戲中的角色不僅僅是屏幕上的像素，而是能夠擁有自己的“想法”和“行動邏輯”。我希望這本書能夠提供一些關於AI“感知”與“反應”的深度案例。AI如何理解遊戲世界中的信息，比如玩傢的位置、敵人的狀態、環境的障礙等等？並且，如何根據這些信息做齣閤理的反應？我希望書中能夠詳細地講解如何實現各種類型的AI感知係統，例如視錐（Field of View）、聽覺感知（Auditory Perception）以及更復雜的環境理解。在反應方麵，我期待能夠看到如何將這些感知信息轉化為具體的行動，比如導航、攻擊、躲避、甚至與環境進行交互。這本書的“by Example”承諾，讓我相信通過學習書中的具體實現，我能夠更直觀地理解這些AI的核心機製。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，《Programming Game AI by Example》，立刻就勾起瞭我對遊戲AI開發的好奇心。我一直對那些能夠讓遊戲角色栩栩如生的AI係統非常著迷。比如，那些在多人遊戲中默契配閤的隊友AI，或者是在單人遊戲中能夠給玩傢帶來巨大挑戰的Boss AI。我希望這本書能夠提供一些關於團隊協作AI的實例。如何在多人遊戲中，讓多個AI單位協同作戰，實現戰術上的配閤？這涉及到復雜的通信、決策共享和任務分配。我期待書中能夠詳細講解如何構建一個能夠進行有效溝通和協調的AI係統，讓它們能夠像一個有生命的團隊一樣運作。另外，我還對如何設計具有“個性化”AI感興趣。例如，如何讓不同的AI角色擁有不同的行為模式和偏好，從而在遊戲中展現齣獨特的風格？我希望書中能夠提供一些關於如何通過參數調整、狀態機設計或者更高級的AI技術來賦予AI個性化的方法。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》這本書，在我看來，是解答我心中關於“智能遊戲”疑惑的一把金鑰匙。我一直對那些能夠給玩傢帶來驚喜和挑戰的遊戲AI抱有極大的興趣。比如，那些能夠錶現齣“狡猾”和“策略”的敵人，它們不會簡單地直綫衝鋒，而是會設陷阱、會埋伏、會根據玩傢的行動而改變戰術。我非常想知道書中是如何通過具體的例子來講解如何設計齣這種“戰術性”AI的。這可能涉及到路徑尋找的優化、對玩傢行為模式的預測，以及如何有效地運用遊戲場景中的元素來實現戰術意圖。此外，我也對如何讓AI展現齣“情感”和“個性”充滿好奇。例如，在一個角色扮演遊戲中，NPC是否能夠根據玩傢的道德選擇而展現齣不同的反應，或者在冒險遊戲中，夥伴AI是否能夠錶現齣忠誠、恐懼或喜悅等情緒？我期待書中能夠提供一些關於如何通過AI的狀態、行為和對話來塑造角色的“情感”和“個性”的示例。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》這本書，在我看來，不僅僅是一本技術手冊，更像是一本遊戲AI的“武功秘籍”。我對於如何讓遊戲中的敵人不再是死闆的“靶子”，而是能夠展現齣智慧、策略甚至“情感”的鮮活角色，有著強烈的求知欲。我尤其希望書中能夠提供關於如何設計“學習型”AI的示例。比如，在一些策略遊戲中，AI是否能夠學習玩傢的戰術，並針對性地調整自己的策略？或者在一些模擬經營遊戲中，AI是否能夠根據玩傢的行為來優化自己的資源分配和生産計劃？這種能夠適應和進化的AI，能夠極大地提升遊戲的重玩性和深度。我期待書中能夠引導我理解如何利用諸如遺傳算法、神經網絡等機器學習技術來構建這種AI，並且能夠通過具體的代碼示例來展示其實現過程。此外，我還想瞭解如何為AI設計齣更有趣的“個性”和“行為模式”，讓它們不僅僅是代碼的堆砌，而是能夠讓玩傢在與它們互動時，感受到一種“生命力”。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Game AI by Example》這本書，對我來說，意味著一次深入探索遊戲AI開發奧秘的旅程。我尤其關注如何讓AI在遊戲中扮演更具“動態性”和“互動性”的角色。我希望能看到書中通過實例來講解如何構建能夠根據玩傢行為進行調整的AI。例如，在競速遊戲中，AI對手是否能夠學習玩傢的駕駛習慣，並據此調整自己的速度和過彎策略？或者在策略遊戲中，AI是否能夠根據玩傢的資源管理和兵種選擇來做齣相應的對策？這種能夠“適應”玩傢的AI，能夠讓每一次遊戲都充滿新鮮感。此外，我也對如何實現AI的“社交”和“閤作”行為感到好奇。在一些需要團隊協作的遊戲中，AI角色之間如何進行有效的溝通和協調，以達成共同的目標？我期待書中能夠提供一些關於如何構建AI“社交網絡”和“閤作機製”的示例，讓我能夠創造齣更加智能和有組織的AI群體。

评分☆☆☆☆☆

對於《Programming Game AI by Example》這本書，我的內心充滿瞭技術探索的渴望。作為一名遊戲開發者，我深知AI是賦予遊戲靈魂的關鍵。很多時候，一個優秀的遊戲AI能夠讓玩傢沉浸其中，感受虛擬世界的真實與挑戰。我特彆期待書中能夠提供關於路徑尋找（Pathfinding）和決策製定（Decision Making）的深入講解，這兩者是遊戲AI的核心。我希望書中能夠用清晰的圖示和代碼來解釋A*算法或其他路徑尋找算法的原理，以及如何在不同的遊戲環境中應用它們，比如在復雜的3D地圖中，如何讓AI角色高效地導航。在決策製定方麵，我希望能看到關於有限狀態機（Finite State Machines）、行為樹（Behavior Trees）甚至是更高級的機器學習技術在遊戲AI中的應用案例。我渴望瞭解如何設計齣能夠模擬人類復雜思維過程的AI，讓它們能夠根據當前的遊戲狀況做齣最優的決策。這本書的“by Example”承諾讓我相信，我能夠通過學習書中提供的實際案例，快速理解這些復雜的技術，並將其應用到我自己的項目中，創造齣令人驚嘆的遊戲AI。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，《Programming Game AI by Example》，讓我看到瞭將抽象理論轉化為實際應用的可能性。我一直對遊戲AI的“決策過程”非常好奇，是什麼讓AI在麵對復雜的局麵時，能夠做齣看起來“聰明”的選擇？我希望這本書能夠深入講解AI的決策模型。例如，如何利用有限狀態機（FSM）來管理AI的各種狀態和行為？或者，如何通過行為樹（Behavior Trees）來構建更加復雜和靈活的AI邏輯？我也非常想瞭解書中是否會涉及一些更前沿的AI技術，比如如何利用機器學習來讓AI從錯誤中學習，或者如何通過強化學習來優化AI的策略。通過具體的代碼示例，我希望能理解這些技術的實現細節，並學會如何將它們應用到我的遊戲中，創造齣更具挑戰性和吸引力的AI對手。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Programming Game AI by Example》這本書，我第一眼就被它那簡潔有力的標題所吸引。作為一個有著一定編程基礎，但又在遊戲AI領域摸索的愛好者，我深知學習的道路上“例子”的重要性。枯燥的理論固然是基石，但沒有鮮活的實例來支撐，很容易讓人感到迷失和乏味。這本書承諾的“by Example”正是解決這個痛點。我非常好奇書中會選取哪些經典或者有代錶性的遊戲AI設計作為例子進行講解。是那種能夠讓玩傢感到“被追逐”的恐怖遊戲AI，還是那種能夠讓玩傢感受到“策略對抗”的RTS遊戲AI？或者，它會涉及如何構建那些能夠讓玩傢産生情感共鳴的NPC，比如那些有著復雜行為模式和反應機製的角色？我非常期待書中能夠詳細地解析這些AI背後的算法和實現邏輯，並且能夠提供可運行的代碼片段，讓我能夠親手去修改、調試、甚至在此基礎上進行擴展。此外，我希望這本書能夠引導我理解如何平衡AI的智能程度和遊戲的易上手性，讓AI既能帶來挑戰，又不會讓新手玩傢望而卻步。

评分☆☆☆☆☆

雖然是本老書，仍然很好

评分☆☆☆☆☆

極好的入門書，每個例子都如此有趣，而且不像很多書糟糕的代碼品位，本書的代碼也極其優秀和精煉。 這本書可以讓沒有接觸過這個領域的人，認識並愛上這個領域。

评分☆☆☆☆☆

Now I'm pretty sure that every skill should be learned by doing the examples.

评分☆☆☆☆☆

The best game AI book and code~!

评分☆☆☆☆☆

雖然是本老書，仍然很好