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游戏编程中的人工智能技术(附光盘)/游戏开发经典丛书
作 者：作者:(美)布克兰德|译者:吴祖增//沙鹰
出 版 社：清华大学出版社
出版时间：2006年05月 版 次：1
印刷时间：2007年04月 开 本：4
I S B N ：7302125996 包 装：1
分 类：
新浪商城价：33.50元 购买
编辑导读 内容简介
本书是人工智能游戏编程的一本指南性读物，介绍在游戏开发中怎样应
用遗传算法和人工神经网络来创建电脑游戏中所需要的人工智能。书中包含
了许多实用例子，所有例子的完整源码和可执行程序都能在随书附带的光盘
上找到。光盘中还有不少其他方面的游戏开发资料和一个赛车游戏演示软件
。
本书讲解的原理通俗易懂，介绍程序详细周到，很适用于游戏编程者自
学之用，也可以作为游戏培训教材使用(本书实际已被国内外许多游戏培训
单位用作指定教材)。对于任何希望了解遗传算法和人工神经网络等人工智
能技术的各行业人员，特别是要实际动手做应用开发的人员，都是一本值得
一读的好书。
作者简介 本书目录第1篇Windows编程
第1章Windows概述
1.1历史一瞥(ALittle：BitofHistory)
1.1.1Windows1.0
1.1.2Windows2.0
1.1.3Windows3.0和3.1
1.1.4Windows95
1.1.5Windows98及其后续版本
1.2HelloWorld!
1.3第一个Windows程序
1.3.1匈牙利表示法
1.3.2第一个窗口
1.3.3Windows消息循环
1.3.4Windows过程
1.3.5键盘输入
第2章Windows编程进阶
2.1Windows图形设备接口
2.1.1设备描述表
2.1.2各种绘图工具：画笔、画刷、颜色、线和形状
2.2文本
2.2.1TextOut：
2.2.2DrawText...................
2.2.3加入颜色和透明度
2.2.4实时消息抽取循环
2.3如何创建后备缓冲
2.3.1如何实现双缓冲
2.3.2如何使用后备缓冲器
2.3.3保持干净
2.4使用资源
2.4.1图标
2.4.2光标
2.4.3菜单
2.4.4为菜单添加具体功能
2.5对话框
2.5.1一个简单的对话框
2.5.2一些更有用的知识
2.6正确定时
2.7总结
第2篇遗传算法
第3章遗传算法入门
3.1鸟和蜜蜂
3.2二进制数速成
3.3计算机内的进化
3.3.1什么是赌轮选择法
3.3.2杂交率
3.3.3变异率
3.3.4.建议的学习方法
3.4.帮助Bob回家
3.4.1为染色体编码
3.4.2Epoch(时代)方法
3.4.3参数值选择
3.4.4算子函数
3.4.5运行寻路人程序
3.4.6二进制数转换3个问题的答案
3.5练习
第4章置换码与巡回销售员问题
4.1巡回销售员问题
4.1.1小心陷阱
4.1.2CmapTSP，Sgenome，CgaTSP
4.2置换杂交操作
4.3交换变异操作
4.4选择一个适应性函数
4.5选择
4.6把一切组合在一起
4.7总结
4.8练习
第5章遗传算法优化
5.1TSP用的各种算子
5.1.1各种置换变异算子
5.1.2各种置换杂交算子
5.2各种处理工具
5.2.1选择技术
5.2.2变比技术
5.2.3其他杂交算子
5.2.4子群技术
5.3总结
5.4练习
第6章登月也不难
6.1创建和处理矢量图形
6.1.1顶点和顶点缓冲
6.1.2顶点变换
6.1.3矩阵
6.2矢量
6.2.1矢量加、减法
6.2.2计算矢量大小
6.2.3矢量的数乘
6.2.4矢量的规范化
6.2.5矢量分解
6.2.6矢量的点积
6.2.7SVector2D实用工具类
6.3相关的物理知识
6.3.1时间
6.3.2长度
6.3.3质量
6.3.4力
6.3.5运动一速度
6.3.6运动一加速度
6.3.7力、质量、加速度三者的关系
6.3.8引力
6.4人工控制的登月工程
6.4.1Ccontroller类的定义
6.4.2CLander类的定义
6.4.3UpdateShip函数
6.5遗传算法控制的登月飞船
6.5.1为基因组编码
6.5.2杂交和变异操作
6.5.3适应性函数
6.5.4更新函数
6.5.5运行程序
6.6总结
6.7习题
第3篇神经网络
第7章神经网络概述
7.1神经网络介绍
7.2一个生物学的神经网络??大脑
7.3数字版的神经网络
7.3.1相关的数学知识
7.3.2神经细胞的用途
7.4扫雷机游戏
7.4..1选择输出
7.4.2选择输入
7.4.3确定隐藏的神经细胞数目
7.4.4CNeuralNet.h(神经网络类的头文件)
7.4.5神经网络的编码
7.4.6遗传算法
7.4.7扫雷机类
7.4.8CControllerClass(控制器类)
7.4.9运行此程序
7.4.10功能的两个改进
7.5总结
7.6练习
第8章为机器人提供知觉
8.1回避障碍物
8.1.1探测环境
8.1.2适应性函数
8.2为机器人提供记忆器
8.3总结
8.4练习
第9章有监督的训练方法
9.1异或函数
反向传播的工作原理
9.2Recognizelt??鼠标手势的识别
9.2.1用向量表示一个手势
9.2.2训练网络
9.2.3记录并变换鼠标数据
9.2.4.增加新手势
9.2.5控制器类
9.3一些有用的技术和技巧
9.3.1增加动量
9.3.2过拟合
9.3.3柔性最大激励函数
9.4监督学习的应用
9.5一个现代寓言
9.6练习
第10章实时演化
10.1外星人游戏
10.1.1程序实现
10.1.2运行BrainyAliens程序
10.2练习
第11章演化神经网络的拓扑
11.1竞争约定问题
11.2直接编码
11.2.1基因子
11.2.2二进制矩阵编码
11.2.3基于节点的编码
11.2.4.基于路径的编码
11.3间接编码
11.3.1基于语法的编码
11.3.2二维生长编码
11.4拓扑扩张的神经演化
11.4.1NEAT基因组
11.4.2算子和创新
11.4.3物种形成
11.4.4Cga换时代方法
11.4.5将基因组转变为表现型
11.4.6运行Demo程序
11.5总结
精彩书摘
