Unity人工智能实战（原书第2版)

评分7.2分

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