游戏人工智能
第一部分 通用智能
1 什么是游戏中的人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2 通过神经学的研究激励游戏AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3 用于游戏AI 的高级随机值技术：高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
第二部分 体系架构
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1 什么是游戏中的人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2 通过神经学的研究激励游戏AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3 用于游戏AI 的高级随机值技术：高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
第二部分 体系架构
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Steve Rabin 是美国任天堂公司的一位高级软件工程师，为任天堂当前和未来的游戏平台研究新技术、为Wii U CPU 架构开发工具，也为任天堂开发人员提供技术支持。
付凌霄，复旦大学计算机科学硕士，曾在英佩游戏公司Mercury项目团队工作，对游戏引擎、游戏AI编程，以及AI相关算法和技术有深刻的理解
付凌霄，复旦大学计算机科学硕士，曾在英佩游戏公司Mercury项目团队工作，对游戏引擎、游戏AI编程，以及AI相关算法和技术有深刻的理解
游戏中的人工智能开发是游戏研发中*具挑战性的任务之一，而本书汇集了与游戏人工智能开发有关的知识，借助这些知识，程序员能够开发出有趣的AI 角色，为玩家带来美妙的游戏体验。本书分为7 个部分共48 章，分别讨论了通用智能、体系架构、运动与寻路、战略与战术、agent 意识与知识表征、竞速以及其他领域的游戏AI 技术。读者可以以本书作为路线图，了解在智能游戏方面哪些技术已经被成功使用，哪些具有很大的潜力。本书的作者都是游戏人工智能的专家，在此行业摸爬滚打多年，其观点和技术均在自身产品中做过验证，因而有很高的参考价值。书中有些章节甚至提供了源码，可供读者方便地应用到自己开发的游戏程序中。对于希望为玩家带来引人入胜的游戏体验的开发者，本书非常值得一读。
第一部分 通用智能
1 什么是游戏中的人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2 通过神经学的研究激励游戏AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3 用于游戏AI 的高级随机值技术：高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
第二部分 体系架构
4 行为选择算法一览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5 结构化架构：游戏AI 开发的常用技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
6 行为树新手包．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
7 用脚本写现实世界的行为树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
8 模拟行为树：一种行为树/规划器混合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．116
9 效用理论导论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133
10 行为树的效用决策整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．150
11 决策系统中的反馈与思考．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．163
12 通过实例探索HTN 规划器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
13 多单位作战演习：基于规划空间的分层规划方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．200
14 LOD 交易员对AI 细节等级的非凡控制能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．218
15 用于快速开发AI 的运行时编译C++ ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．239
16 探究禁忌的深度：脚本和AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．261
第三部分 运动与寻路
17 寻路架构的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．286
18 选择一个寻路空间表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．300
19 使用迭代波前边缘增量的方法创建高阶导航网格．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．307
20 MMO 游戏服务器端大世界寻路的预计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．318
21 使用转向圈的编队运动技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．340
22 预规划运动的碰撞回避．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．348
23 群体寻路与利用流场网格的转向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．359
24 手游中的高效群体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．372
25 动画驱动的移动规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．381
第四部分 战略与战术
26 战术点选择系统：架构和查询语言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．396
27 NavMesh 上的战术寻路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．427
28 超越功夫圈：一个管理NPC 攻击的灵活系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．436
29 《杀戮地带3》多人模式中的分层AI 设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．444
30 使用神经网络控制AI 的反馈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463
第五部分 agent 意识和知识表征
31 Crytek 的目标记录感知系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．476
32 抓住那个忍者：2D 潜行游戏中的NPC 意识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．487
33 向游戏环境聪明地问问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．499
34 一个简单而健壮的知识表征系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．512
35 一个简单且实用的社交动态系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．522
36 为背景角色带来生活气息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．533
37 生成托辞：随时随地愚弄所有的玩家．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543
第六部分 竞速
38 竞速游戏中的AI 架构综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．556
39 表现AI 控制的载具和驾驶赛道．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．566
40 利用PID 控制器实现的赛车控制系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．579
41 用于赛车游戏AI 的热视觉系统：一种确定最优路径位置的新颖方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．591
42 用于游戏和竞赛管理的橡皮筋系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．597
第七部分 其他
43 一种富角色的社交模拟架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．606
44 一种基于控制的动物行为体系架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．625
45 用于AI 的GPGPU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．634
46 使用虚拟音效设计师创建动态音景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．645
47 实现健壮的第三人称摄像机系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．653
48 N-Gram 技术在玩家预测、自动生成与模式化AI 中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．666
^ 收 起
1 什么是游戏中的人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2 通过神经学的研究激励游戏AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3 用于游戏AI 的高级随机值技术：高斯随机值、随机值筛选与柏林噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
第二部分 体系架构
4 行为选择算法一览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5 结构化架构：游戏AI 开发的常用技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
6 行为树新手包．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
7 用脚本写现实世界的行为树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
8 模拟行为树：一种行为树/规划器混合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．116
9 效用理论导论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133
10 行为树的效用决策整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．150
11 决策系统中的反馈与思考．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．163
12 通过实例探索HTN 规划器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
13 多单位作战演习：基于规划空间的分层规划方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．200
14 LOD 交易员对AI 细节等级的非凡控制能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．218
15 用于快速开发AI 的运行时编译C++ ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．239
16 探究禁忌的深度：脚本和AI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．261
第三部分 运动与寻路
17 寻路架构的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．286
18 选择一个寻路空间表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．300
19 使用迭代波前边缘增量的方法创建高阶导航网格．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．307
20 MMO 游戏服务器端大世界寻路的预计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．318
21 使用转向圈的编队运动技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．340
22 预规划运动的碰撞回避．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．348
23 群体寻路与利用流场网格的转向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．359
24 手游中的高效群体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．372
25 动画驱动的移动规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．381
第四部分 战略与战术
26 战术点选择系统：架构和查询语言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．396
27 NavMesh 上的战术寻路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．427
28 超越功夫圈：一个管理NPC 攻击的灵活系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．436
29 《杀戮地带3》多人模式中的分层AI 设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．444
30 使用神经网络控制AI 的反馈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463
第五部分 agent 意识和知识表征
31 Crytek 的目标记录感知系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．476
32 抓住那个忍者：2D 潜行游戏中的NPC 意识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．487
33 向游戏环境聪明地问问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．499
34 一个简单而健壮的知识表征系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．512
35 一个简单且实用的社交动态系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．522
36 为背景角色带来生活气息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．533
37 生成托辞：随时随地愚弄所有的玩家．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543
第六部分 竞速
38 竞速游戏中的AI 架构综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．556
39 表现AI 控制的载具和驾驶赛道．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．566
40 利用PID 控制器实现的赛车控制系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．579
41 用于赛车游戏AI 的热视觉系统：一种确定最优路径位置的新颖方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．591
42 用于游戏和竞赛管理的橡皮筋系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．597
第七部分 其他
43 一种富角色的社交模拟架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．606
44 一种基于控制的动物行为体系架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．625
45 用于AI 的GPGPU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．634
46 使用虚拟音效设计师创建动态音景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．645
47 实现健壮的第三人称摄像机系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．653
48 N-Gram 技术在玩家预测、自动生成与模式化AI 中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．666
^ 收 起
Steve Rabin 是美国任天堂公司的一位高级软件工程师，为任天堂当前和未来的游戏平台研究新技术、为Wii U CPU 架构开发工具，也为任天堂开发人员提供技术支持。
付凌霄，复旦大学计算机科学硕士，曾在英佩游戏公司Mercury项目团队工作，对游戏引擎、游戏AI编程，以及AI相关算法和技术有深刻的理解
付凌霄，复旦大学计算机科学硕士，曾在英佩游戏公司Mercury项目团队工作，对游戏引擎、游戏AI编程，以及AI相关算法和技术有深刻的理解
游戏中的人工智能开发是游戏研发中*具挑战性的任务之一，而本书汇集了与游戏人工智能开发有关的知识，借助这些知识，程序员能够开发出有趣的AI 角色，为玩家带来美妙的游戏体验。本书分为7 个部分共48 章，分别讨论了通用智能、体系架构、运动与寻路、战略与战术、agent 意识与知识表征、竞速以及其他领域的游戏AI 技术。读者可以以本书作为路线图，了解在智能游戏方面哪些技术已经被成功使用，哪些具有很大的潜力。本书的作者都是游戏人工智能的专家，在此行业摸爬滚打多年，其观点和技术均在自身产品中做过验证，因而有很高的参考价值。书中有些章节甚至提供了源码，可供读者方便地应用到自己开发的游戏程序中。对于希望为玩家带来引人入胜的游戏体验的开发者，本书非常值得一读。
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