游戏人工智能方法
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作者赵冬斌 等
出版社科学出版社
ISBN9787030770950
出版时间2024-03
版次1
装帧精装
开本B5
纸张胶版纸
页数180页
字数247千字
定价128元
货号SC:9787030770950
上书时间2024-09-18
商品详情
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内容简介:
本书尝试归纳总结近年来游戏人工智能方向的优秀研究工作以及我们的一些探索呈现给读者。首先介绍游戏人工智能的背景和意义、发展历史和研究现状、平台和问题，然后梳理经典的游戏人工智能方法，并给出DeepMind公司近几年针对棋牌和视频类游戏所提出的优秀的人工智能方法。之后是著者团队的具体研究工作和算法介绍，所考虑的问题都是有挑战的即时制游戏问题，包括格斗游戏的实时性和角色变化、ViZDoom游戏的第一视角属性、星际争霸的宏观生产和微观操作的不接近信息和多个体特点等，给出了相应的解决方法。从理论分析到算法设计到编程实现，旨在为读者提供一个针对不同游戏人工智能问题的系统性论述。本书适合人工智能等相关领域科技人员参考使用，也可供高校相关专业的研究生学习。
目录:
“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
前言
第1章游戏人工智能介绍1
1.1引言1
1.1.1游戏人工智能背景和意义1
1.1.2游戏人工智能研究发展1
1.2回合制游戏人工智能3
1.2.1棋类游戏人工智能发展历程3
1.2.2牌类游戏人工智能发展历程4
1.2.3棋牌类游戏人工智能测试平台5
1.3即时制游戏人工智能7
1.3.1即时制游戏平台和竞赛7
1.3.2雅达利游戏8
1.3.3第一人称视角游戏9
1.3.4即时策略游戏10
1.4游戏人工智能的关键性挑战与研究思路12
1.5游戏人工智能的未来发展趋势与展望13
1.5.1基于深度强化学习方法的策略模型泛化性14
1.5.2构建高效鲁棒合理的前向推理模型14
1.5.3增强模型的环境适应和学习优化性能14
1.5.4从虚拟环境到实际应用的迁移15
1.6本章小结15
参考文献15
第2章基本游戏人工智能方法20
2.1引言20
2.2经典博弈树模型20
2.2.1极小化极大算法20
2.2.2α-β剪枝算法21
2.3统计前向规划22
2.3.1蒙特卡罗树搜索算法23
2.3.2滚动时域演化算法26
2.4强化学习27
2.4.1蒙特卡罗算法29
2.4.2时间差分强化学习算法30
2.4.3策略梯度学习算法31
2.5深度强化学习33
2.5.1深度Q网络及其扩展34
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