●章 遊戲AI概述 1
1.1 AI是什麼 1
1.2 為什麼在遊戲裡使用AI 2
1.3 如何在遊戲中實現AI 3
1.4 AI就在我們身邊 4
第2章 遊戲中的尋路算法 6
2.1 尋路算法 6
2.2 為什麼需要圖 6
2.3 地圖的簡化 8
2.4 BFS算法 9
2.4.1 BFS算法簡介 10
2.4.2 BFS算法的實現 11
2.5 DFS算法 15
2.5.1 DFS算法的示例 15
2.5.2 DFS算法的實現 17
2.6 啟發式搜索算法 20
2.6.1 啟發式搜索算法簡介 21
2.6.2 啟發式搜索算法的示例 21
2.6.3 啟發式搜索算法的實現 23
2.6.4 H(M)估算函數 28
第3章 Unity 31
3.1 Unity簡介 32
3.2 Unity的應用 33
3.3 自定義編輯器的實現 35
第4章 有限狀態機 42
4.1 有限狀態機及其實現 42
4.1.1 有限狀態機簡介 43
4.1.2 有限狀態機的示例 43
4.1.3 單層狀態機的實現 47
4.2 分層有限狀態機及其實現 53
4.2.1 分層有限狀態機簡介 54
4.2.2 分層有限狀態機的示例 54
4.2.3 分層有限狀態機的實現 54
第5章 行為樹 73
5.1 行為樹簡介 74
5.2 行為樹的實現 75
5.2.1 組合節點 77
5.2.2 裝飾節點 90
5.2.3 條件節點 91
5.2.4 行為節點 91
5.3 行為樹的示例 92
5.3.1 選擇節點 92
5.3.2 順序節點 96
5.3.3 並行節點 97
第6章 AI插件Behavior Designer 99
6.1 AI插件Behavior Designer簡介 99
6.2 AI插件Behavior Designer的安裝 101
6.3 選擇節點 102
6.4 順序節點和條件節點 107
第7章 機器學習算法——遺傳算法 113
7.1 遺傳算法的生物學知識 113
7.2 遺傳算法簡介 114
7.3 遺傳算法的流程圖 114
7.4 遺傳算法的應用示例 115
7.5 輪盤選擇算法 119
7.6 交叉操作 121
7.7 變異操作 123
7.8 示例中遺傳算法的實現 124
7.9 遺傳算法的應用 137
第8章 足球AI的實現 138
8.1 尋路AI策略 138
8.2 巡邏AI策略 145
8.3 踢球AI策略 153
8.4 進攻AI策略 159
8.5 防守AI策略 164
8.6 守門員的AI策略 170
8.7 組合AI 180
第9章 遊戲AI設計的擴展技術 184
9.1 視野 184
9.2 聽覺 187
9.3 語言 188
9.4 行為 189
9.5 Unity與TensorFlow的組合 189
0章 進階之路 192
10.1 遊戲AI相關網站 192
10.2 世界那麼大 193