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第一部分 通用智能 2

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 50

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 286

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 396

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 476

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 556

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 606

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