| 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。 本书适合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阅读参考。 |
| Mat Buckland在伦敦大学学完计算机科学后，做过多年的风险管理咨询顾问。终于他开始厌倦了所有的金钱游戏和公司制度，就一把火烧掉了他原有的公司礼服，跑到一家为Gremlin software开发游戏的公司工作。虽然薪水少得多，但是却很有趣，而且他可以每天穿牛仔裤去上班了!现在Mat同时是一个自由程序员和人工智能咨询顾问。自从20世纪80年代初第一次接触到这些技术，他就对进化计算和AI尤感兴趣。他是ai-iunkie.com网站(www.ai-junkie.com)的作者，该网站提供一些有关进化算法的教程和建议。 |
| 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 …… |
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