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David，Young，杨 著，王磊 译

图书标签:

• Lua
• 游戏AI
• 人工智能
• 游戏开发
• 编程
• 算法
• 寻路
• 行为树
• 有限状态机
• 游戏引擎

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115439475

版次：01

商品编码：12037331

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

页数：304

正文语种：中文

编辑推荐

游戏AI可以很容易地拆分成决策制定、动画处理和战术等
各种组件，但各个系统间的平衡和交互决定了良好的AI和糟糕
的AI之间的区别。
本书首先介绍AI沙箱，然后依次介绍、实现和扩展了游
戏AI的各个新领域。更进一步，读者还将学习使用一些开源
库，如Ogre3D、Bullet物理引擎、OpenSteer、Recast、
Detour以及Lua，并利用一个可以扩展和运行的完整代码库来
创建AI沙箱。
本书采用一种循序渐进的方法，从学习移动一个简单物体
开始，到实现一个带有完整动画的战士。学习完本书，你的AI
将能够导航、寻路、管理动画回放、彼此交流并能感知它所处
的环境。
如果你是游戏开发者，或者是一位想专注于实现自己的游
戏AI系统和技术，而又不想创建游戏引擎的底层接口的普通程
序员，这本书正是为你量身打造的。C++语言知识对于调试整
个AI沙箱和扩展本书提供的功能十分有用，但并非必需的。

读完本书，你将能够：
■ 创建动画状态机以便在Lua代码中驱动AI
动画；
■ 构建导航网格并在其中寻路；
■ 使用全功能的Lua IDE编写和调试Lua脚本；
■ 使用行为树、状态机和决策树开发决策逻
辑，构建模块化、可重用的AI；
■ 使用黑板数据结构管理短期和长期的知识
表示；
■ 添加感官知觉让AI能看能听；
■ 基于影响力地图开发多个AI的高级战术。

内容简介

游戏人工智能（游戏AI）是游戏开发的一个重要方面，在很大程度上决定了游戏产品的逼真程度和对玩家的吸引力，由此也得到游戏开发工程师越来越多的重视。
本书秉承把动画和运动系统直接集成到AI系统的方法，详细介绍了如何使用Lua语言及相关的技术和工具，编写和实现高质量的游戏AI。全书共9章，分别介绍了沙箱基础、创建和移动智能体、角色动画、意识控制、导航、决策制定、知识表达、感知和策略等主题。
本书适合于游戏开发工程师，特别是想要详细了解游戏AI开发的程序员阅读参考。

作者简介

游戏开发人员、编程爱好者游戏开发人员、编程爱好者游戏开发人员、编程爱好者游戏开发人员、编程爱好者游戏开发人员、编程爱好者游戏开发人员、编程爱好者

目录

第1章　从构建沙箱开始　1
1　AI沙箱简介　1
1．1　理解沙箱　2
1．2　项目文件组织　2
1．3　预先做好的构建　4
1．4　使用Visual Studio 2008/2010/2012/2013编译沙箱项目　5
1．5　开源库　5
1．6　开源工具　6
1．7　Lua IDE-Decoda　6
1．8　在Decoda中运行AI沙箱　6
1．9　创建一个新的Decoda项目　7
1．10　调试Lua脚本　8
1．11　Decoda的Watch窗口　9
1．12　Decoda的Call Stack窗口　9
1．13　Decoda的Virtual Machines窗口　9
1．14　同时调试Lua与C++代码　10
1．15　Visual Studio-附加到进程　10
1．16　Decoda-附加到进程　11
1．17　Decoda-附加到系统调试器　11
1．18　关联Lua脚本代码到Decoda　12
1．19　Lua虚拟机　12
1．20　Lua堆栈　13
1．21　Lua基础类型　13
1．22　元表　14
1．23　元方法　14
1．24　自定义类型　15
1．25　C/C++调用Lua函数　15
1．26　Lua调用C/C++函数　16
1．27　创建自定义数据类型　18
1．28　Demo框架　20
2　小结　24
第2章　创建并移动智能体　25
1　新建一个沙箱项目　25
2　创建文件结构　26
3　扩展SandboxApplication类　26
4　首次运行你的沙箱　28
5　新建一个Decoda项目　29
6　配置Decoda运行的可执行程序　29
7　创建一个沙箱Lua脚本　30
7．1　创建地板　31
7．2　添加光源　31
7．3　添加天空盒　32
7．4　在沙箱中添加网格　33
7．5　创建沙箱对象　34
8　发射方块　35
9　创建智能体Lua脚本　37
9．1　创建视觉表象　38
9．2　更新智能体的位置　39
9．3　更新智能体的朝向　39
10　智能体的属性　40
10．1　朝向　40
10．2　定位　40
10．3　大小　41
10．4　物理　41
10．5　知识　42
10．6　智能体的移动　43
10．7　智能体转向力　44
10．8　规避　56
10．9　规避障碍物和其他智能体　57
10．10　群组移动　59
10．11　创建一群追随者　59
10．12　转向力合计　63
11　小结　64
第3章　角色动画　65
1　骨骼和网格　65
1．1　网格骨骼　66
1．2　加载一个动画网格　66
1．3　显示骨骼　66
2　附加网格到骨骼上　67
给战士附加武器　67
3　动画片段　69
3．1　播放战士动画　69
3．2　战士动画　70
4　战士的姿势　72
武器姿势　74
5　操作动画　75
5．1　启用和禁用动画　75
5．2　循环动画　75
5．3　动画的长度　76
5．4　动画时间　76
5．5　归一化时间　76
5．6　重新开始动画　76
5．7　播放非循环动画　77
5．8　动画速率　78
6　动画混合　78
6．1　动画权重　79
6．2　混合窗口　79
6．3　混合曲线　79
6．4　线性混合　79
6．5　处理混合权重　80
7　动画状态机（ASM）　83
7．1　状态　83
7．2　转换　84
7．3　创建动画状态机　84
7．4　创建辅助函数　85
7．5　添加状态　86
7．6　添加转换　86
7．7　添加外部辅助函数　87
7．8　强制设置状态　88
7．9　请求状态　89
7．10　更新动画状态机　89
7．11　处理状态转换和状态请求　89
7．12　更新运行中的动画　91
7．13　动画状态机实例　92
8　构造一个武器动画状态机　92
9　构建战士的动画状态机　95
10　更新动画状态机　97
11　处理状态　98
12　小结　100
第4章　意识体控制　101
1　创建身体　101
1．1　创建战士　102
1．2　附加动画网格到智能体　104
1．3　创建障碍训练场　105
2　为动画状态机添加回调　107
2．1　处理回调　108
2．2　为ASM添加回调　108
2．3　更新ASM以调用回调函数　109
3　让战士射击　111
3．1　骨骼位置　111
3．2　骨骼旋转　111
3．3　创建粒子效果　111
3．4　粒子方向　112
3．5　对象删除　112
3．6　碰撞效果回调　112
3．7　发生子弹　113
3．8　处理子弹碰撞效果　113
3．9　射击　114
4　让战士奔跑　116
4．1　设置穿越障碍训练场的路线　116
4．2　跑过障碍训练场　117
5　创建大脑　118
实现意识体控制的方法　118
6　直接动画控制　119
6．1　死亡状态　119
6．2　空闲状态　121
6．3　下落状态　122
6．4　移动状态　123
6．5　射击状态　124
7　一个简单的有限状态机　125
7．1　初始化智能体　126
7．2　智能体FSM状态处理　127
8　间接动画控制　128
8．1　动画控制器　129
8．2　命令　129
8．3　命令队列　130
8．4　操作命令　131
8．5　姿势改变命令　131
8．6　死亡命令　132
8．7　下落命令　133
8．8　空闲命令　134
8．9　移动命令　136
8．10　射击命令　137
8．11　赋值成员函数　139
8．12　初始化控制器　139
8．13　添加命令处理函数　140
8．14　更新控制器　141
9　运行障碍训练场　142
9．1　创建直接控制智能体　143
9．2　创建间接控制智能体　144
9．3　间接控制智能体初始化　145
9．4　间接控制智能体更新　145
9．5　间接控制智能体的控制　146
9．6　产生一个间接控制的智能体　146
10　动作延迟　147
11　小结　148
第5章　导航　149
1　寻路　149
2　创建导航网格　149
2．1　配置导航网格　150
2．2　可通行高度　151
2．3　可通行半径　152
2．4　可通行的攀爬高度　153
2．5　可通行的斜坡角度　154
2．6　最小区域面积　154
2．7　构建导航网格　156
2．8　绘制导航网格　156
3　在导航网格中寻路　157
3．1　路径查询　157
3．2　查询结果　157
3．3　随机导航路点　158
4　路径信息　158
5　为战士添加随机寻路　158
5．1　更新智能体的路径　159
5．2　绘制路径　160
5．3　初始化导航网格　160
5．4　随意移动的智能体　162
6　创建更多的导航网格　163
7　小结　163
第6章　决策制定　164
1　创建自定义类型　164
2　智能体动作　165
2．1　添加数据成员　166
2．2　动作初始化　167
2．3　动作更新　167
2．4　动作清理　168
2．5　动作的成员函数　168
3　创建动作　169
3．1　空闲动作　169
3．2　死亡动作　170
3．3　换弹药动作　171
3．4　射击动作　172
3．5　随机移动动作　174
3．6　移动动作　175
3．7　逃跑动作　178
3．8　追逐动作　181
4　求值器　184
5　创建求值器　184
5．1　常数求值器　185
5．2　是否拥有弹药求值器　185
5．3　是否有生命危险求值器　185
5．4　是否有敌人求值器　186
5．5　是否移动求值器　187
5．6　是否存活求值器　187
5．7　能否射击敌人求值器　188
5．8　50比50机会求值器　188
6　决策结构　189
7　决策树　189
7．1　分枝　190
7．2　决策叶节点　191
7．3　分枝求值　191
8　构造一棵决策树　192
创建分枝　193
9　创建一个决策树智能体　196
9．1　决策树的优点　198
9．2　决策树的缺点　198
10　有限状态机　198
10．1　状态　198
10．2　转换　199
10．3　有限状态机结构　199
10．4　辅助函数　200
10．5　添加状态和转换　201
10．6　更新有限状态机　202
10．7　添加实例函数　203
11　构造有限状态机　204
11．1　空闲状态　204
11．2　移动状态　205
11．3　随机移动状态　206
11．4　射击状态　207
11．5　逃跑状态　208
11．6　死亡状态　209
11．7　追逐状态　209
11．8　换子弹状态　210
12　创建一个有限状态机智能体　211
13　有限状态机的优点　212
14　有限状态机的缺点　212
15　行为树　212
15．1　行为树结点　213
15．2　辅助函数　213
15．3　更新行为树结点　214
16　动作　215
17　条件　215
18　选择器　216
19　序列　216
20　创建行为树对象　216
20．1　行为树辅助函数　217
20．2　选择器计算　217
20．3　序列计算　219
20．4　结点计算　221
20．5　继续行为树计算　221
20．6　行为树的更新循环　222
20．7　更新行为树　223
21　构造一颗行为树　224
21．1　死亡行为　225
21．2　逃跑行为　226
21．3　战斗行为　226
21．4　换子弹行为　227
21．5　射击行为　228
21．6　追逐行为　228
21．7　移动行为　229
21．8　随机移动行为　230
21．9　空闲行为　230
22　创建行为树智能体　231
23　行为树的优点　232
24　行为树的缺点　232
25　小结　232
第7章　知识表达　233
1　知识源　233
1．1　创建知识源　233
1．2　知识源求值　234
2　黑板　235
2．1　创建黑板　235
2．2　添加和删除知识源　235
2．3　知识源求值　236
2．4　设置和返回黑板属性　237
2．5　黑板的成员函数　237
3　创建战士的知识源　238
3．1　选择敌人　238
3．2　选择逃离位置　239
4　构造战士的黑板　240
5　更新决策求值器　242
6　更新行为动作　243
6．1　死亡动作　243
6．2　逃离动作　243
6．3　空闲动作　244
6．4　移动动作　245
6．5　追逐动作　246
6．6　换子弹动作　246
6．7　射击动作　247
7　小结　247
第8章　感知　248
1　事件　248
1．1　属性　248
1．2　发送事件　249
1．3　接收事件　249
2　管理事件　250
2．1　分配智能体团队　250
2．2　处理智能体通讯　251
2．3　事件类型　253
3　创建智能体的官能　253
3．1　初始化官能　253
3．2　更新官能　253
4　智能体可见性　254
检测其他可见智能体　255
5　智能体视觉事件　257
5．1　看到新敌人的事件　257
5．2　看到新的敌人死尸事件　257
5．3　看到新的死亡队友事件　258
6　处理新看到的智能体　259
6．1　间歇性可见的智能体　260
6．2　限制智能体可视性的更新　261
6．3　创建事件处理　261
6．4　添加事件处理函数　263
7　智能体的听觉　263
8　听觉事件　264
8．1　子弹发射事件　264
8．2　子弹碰撞事件　264
9　处理听觉事件　265
10　清理黑板中的事件　266
11　清理听觉事件　267
12　团队交流　268
12．1　选择敌人事件　268
12．2　位置更新事件　269
12．3　撤退位置事件　269
13　更新智能体行为　270
13．1　选择敌人　270
13．2　评估危险位置　272
13．3　计算最佳逃离位置　275
14　小结　276
第9章　策略　277
1　影响力地图　277
1．1　单元格高度　278
1．2　单元格宽度　279
2　构造影响力地图　281
2．1　配置　281
2．2　导航网格的立体像素化　282
3　绘制影响力地图　283
4　访问影响力　284
4．1　设置影响力　284
4．2　获取影响力　285
5　清除影响力　285
6　传播影响力　286
6．1　单元格惯性　287
6．2　单元格衰减　289
7　影响力地图的图层　290
8　更新影响力地图　292
9　战士的策略　293
初始化和更新策略　294
10　团队影响力评分　295
10．1　初始化团队影响力　295
10．2　更新团队影响力　296
10．3　配置团队影响力　297
11　危险区域评分　298
11．1　利用智能体事件　298
11．2　添加事件处理器　300
11．3　初始化危险影响力　300
11．4　更新危险影响力　301
11．5　配置团队影响力　302
12　小结　303
后记　305

《智能涌动：驱动你的游戏世界》 游戏，早已不再是单纯的像素跳跃和按钮连击。随着技术的飞速发展，游戏世界变得越来越真实、复杂，也越来越吸引人。而这一切的背后，是那些看不见的“大脑”在默默运转——游戏AI。它们赋予了非玩家角色（NPC）生命，让敌人狡猾多端，让伙伴默契配合，让整个游戏世界充满无限可能。 如果你曾沉浸于一款精心设计的游戏，被其中栩栩如生的角色所折服，或是被出乎意料的敌人战术所惊艳，那么你一定对游戏AI的神奇力量有所体会。它不仅仅是让游戏“动起来”的技术，更是塑造玩家沉浸感、提升游戏趣味性、甚至决定游戏成败的关键要素。《智能涌动：驱动你的游戏世界》并非一本详述特定编程语言或开发框架的书籍，而是一次对游戏AI宏观世界的深度探索，一次对驱动未来游戏体验核心技术的全面剖析。 本书旨在为你打开一扇通往游戏智能设计殿堂的大门，无论你是资深的游戏开发者，渴望将你的游戏提升到新的智能高度；还是对游戏背后运作机制充满好奇的玩家，希望理解那些让游戏如此“聪明”的原理；亦或是立志成为一名游戏AI工程师的初学者，正在寻找一条清晰的学习路径，都能在这本书中找到属于你的那份启发。 我们首先将从游戏AI的 “哲学基础” 聊起。什么样的智能才能称之为“游戏智能”？它与现实世界的AI有何异同？我们为何要在游戏中构建复杂的智能系统？这一部分将为你梳理游戏AI的发展脉络，探讨智能在游戏设计中的核心价值，以及不同时代的游戏AI所体现出的技术演进和设计理念。我们将追溯早期简单的基于规则的NPC行为，到如今可以学习、适应甚至创造战术的复杂AI，理解这些演变背后的驱动力，以及它们如何深刻地影响着玩家的游戏体验。 接着，我们将深入 “AI的基石：决策与行为”。在绝大多数游戏中，AI的核心工作就是做出决策并执行相应的行为。本书将详细解析各种经典的AI决策模型，从最基础的有限状态机（FSM），到更具表现力的行为树（Behavior Tree），再到近年来备受关注的效能导量（Utility-Based AI）。我们将逐一剖析这些模型的原理、优缺点，以及它们在实际游戏开发中的应用场景。例如，一个简单的巡逻士兵可以使用FSM来管理“巡逻”、“警戒”、“搜寻”等状态；一个需要复杂反应的敌人单位可能更适合采用行为树来组织其攻击、防御、逃跑等行为逻辑；而一个需要权衡多种因素才能做出最优选择的AI，例如在策略游戏中指挥单位的AI，则可能需要效能导量来动态评估不同行动的价值。 我们将不仅仅停留于理论的讲解，更会结合丰富的游戏实例，让你看到这些AI模型是如何在实际游戏中“活”过来的。从《星际争霸》中单位的战术配合，到《GTA》系列中警察的追捕逻辑，再到《塞尔达传说：旷野之息》中敌人之间协同作战的巧妙设计，都将成为我们分析的素材。你将了解如何通过精心设计的决策逻辑，让NPC的行为变得更加真实、可预测且富有挑战性。 随后，我们将重点探讨 “智能的塑造：感知与学习”。一个真正智能的AI，需要能够感知周围的环境，并根据环境的变化调整自己的行为。本书将深入讲解AI如何“看见”、“听见”甚至“理解”游戏世界。我们将讨论感知系统的设计，包括如何模拟视觉、听觉、触觉等感官信息，以及如何将这些信息转化为AI可以理解的数据。例如，一个潜行的AI需要能够感知到玩家的脚步声和视野范围，一个策略游戏的AI则需要能够感知到战场地图上的资源分布、敌我双方的兵力对比等。 更进一步，我们将触及AI的 “学习能力”。从简单的基于规则的学习，到更复杂的机器学习技术，如强化学习。我们将探讨AI如何通过与环境的互动来不断优化自身的决策策略，从而变得越来越强大、越来越有策略。例如，一个可以学习玩家习惯的敌人AI，可能会根据玩家常用的攻击方式来调整自己的防御姿态；一个可以在多人游戏中不断磨练自己技巧的AI，最终可能成为令人胆寒的对手。我们将介绍一些基础的机器学习概念，以及它们在游戏AI领域的潜在应用，让你对AI的未来发展方向有一个初步的认识。 接下来，我们将聚焦于 “智能的交互：沟通与协作”。在许多游戏中，AI不仅仅是扮演独立的个体，它们还需要与其他AI甚至玩家进行交互。本书将探讨如何设计AI之间的沟通机制，以及如何让AI实现有效的协作。我们将分析团队AI的设计原则，例如如何在射击游戏中让队友协同作战，提供火力支援，掩护玩家；如何在策略游戏中让不同兵种的单位协同攻击，形成强大的战斗力。我们还将讨论AI如何与玩家进行有意义的互动，例如通过对话、表情、肢体语言来传达信息，建立情感连接。一个能够理解玩家意图并做出恰当回应的AI，能够极大地提升游戏的叙事性和代入感。 本书还将带你走进 “AI的挑战与未来”。尽管AI技术日新月异，但游戏AI的开发仍面临诸多挑战。我们将讨论如何平衡AI的智能程度与游戏的趣味性，如何避免AI过于强大而让玩家感到挫败，或是过于弱小而失去挑战性。我们还将探讨AI在游戏中的伦理问题，以及未来游戏AI可能的发展趋势，例如生成式AI在游戏内容创作中的应用，以及虚拟世界中AI扮演的角色。 《智能涌动：驱动你的游戏世界》的写作风格将力求清晰、易懂，并且充满启发性。我们不会陷入枯燥的技术细节，而是通过大量的案例分析、图示讲解和概念梳理，帮助你构建一个完整的游戏AI知识体系。我们相信，通过阅读本书，你将能够： 深刻理解游戏AI的核心原理和设计哲学。 掌握各种主流游戏AI决策模型及其应用方法。 学会如何设计有效的AI感知和学习系统。 探索AI之间以及AI与玩家之间交互的奥秘。 对游戏AI的未来发展趋势和潜在挑战有清晰的认识。 无论你是希望在游戏中创造出令人难忘的智能角色，还是希望打造出极具挑战性的对手，亦或是对驱动整个虚拟世界运行的“智能之魂”感到好奇，本书都将为你提供宝贵的洞见和实用的思路。让我们一起，潜入智能的海洋，驱动你的游戏世界，创造无限可能。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《Lua游戏AI开发指南》真是太惊喜了！我一直对游戏开发中的AI部分充满好奇，但又觉得它特别高深莫测，像是一道难以逾越的鸿沟。这本书的出现，简直就是为我量身打造的“渡河舟”。从第一眼翻开，我就被它清晰的逻辑和循序渐进的讲解深深吸引。作者并没有一开始就抛出那些枯燥的代码，而是从最基础的概念讲起，比如什么是AI，在游戏开发中扮演怎样的角色，以及为什么Lua是一个不错的选择。这一点对我这种“小白”来说太友好了，让我能够在一个坚实的基础上，一步步地理解更复杂的AI算法。 书中对于不同类型的AI行为的分析也特别到位，比如路径寻找、决策树、状态机等等。作者并没有仅仅罗列这些概念，而是通过大量的实际游戏场景来举例说明，让我能够很直观地感受到这些AI技术是如何在游戏中发挥作用的。比如，在设计NPC的移动行为时，如何让他们能够聪明地避开障碍物，寻找最短路径到达目的地；或者在设计敌人AI时，如何让他们根据玩家的行为做出不同的反应，增加游戏的挑战性和趣味性。更让我兴奋的是，书中还提到了如何利用Lua的灵活性来快速迭代和调整AI的行为，这一点对于游戏开发过程中需要不断优化和修改的环节来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和配图也做得非常出色，让阅读体验大大提升。每一章的开头都会有一个小引子，勾起读者的兴趣，而章节中间穿插的流程图和示意图，更是将抽象的概念形象化，让我能够一眼就看懂。我尤其喜欢书中关于“行为树”的讲解，作者通过一个生动的小故事，将复杂的行为树逻辑一步步拆解，让我这个之前对行为树一知半解的人，茅塞顿开。它不仅仅是提供代码，更是在教授一种思考AI问题的方式。我感觉，这本书不仅仅是教我“怎么做”，更重要的是教我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。 读这本书的过程中，我经常会忍不住停下来，拿起我的Lua开发环境，尝试书中提供的例子。有时候，我会稍微修改一下参数，看看AI的行为会发生怎样的变化，这种亲手实践的感觉，让我对AI的理解更加深刻。书中的代码示例也写得非常规范，注释清晰，很容易理解和借鉴。我甚至已经开始构思，如何将书中学习到的技术应用到我自己的一个小项目中，让我的游戏角色变得更加智能和有趣。这本书不仅是技术宝典，更像是一个经验丰富的导师，在我迷茫的时候，给我指点迷津。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是Lua游戏AI开发领域的“宝藏”！作为一名初学者，我在翻阅的过程中，经常会被书中精妙的讲解所折服。作者在书中对于如何设计“通用性”强的AI模块，以及如何将不同的AI技术进行“组合”和“融合”的讲解，给我留下了深刻的印象。这意味着，我不再需要每次都从零开始构建AI，而是可以利用书中提供的框架和思路，快速地实现各种复杂的AI功能。 我最欣赏的一点是，这本书并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了大量可运行的代码示例，并且这些代码都经过了精心的设计和优化。我可以直接将这些代码作为参考，甚至可以直接应用到我的项目中。其中关于“AI寻路算法”的详细解析，以及针对不同游戏场景的优化建议，更是让我觉得物超所值。我感觉，这本书不仅是一本技术手册，更是一位经验丰富的开发者的“实战心得分享”，让我能够少走很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书之前，我对于游戏AI开发抱着一种“敬而远之”的态度，总觉得离自己遥不可及。但《Lua游戏AI开发指南》的出现，彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常亲切，就像是有一位资深的AI工程师坐在你身边，耐心地为你解答每一个疑问。它没有使用太多晦涩难懂的术语，而是用通俗易懂的方式，将复杂的AI理论解释得明明白白。 我特别喜欢书中关于“玩家行为预测”那一章节的讲解。作者通过分析玩家的操作习惯，如何让AI能够提前预判玩家的下一步行动，并做出相应的反应。这不仅仅是为了增加游戏的难度，更是为了让游戏体验更加流畅和沉浸。通过这本书，我不仅学会了如何编写AI代码，更重要的是，我学会了如何从玩家的角度去思考，如何设计出能够真正吸引玩家的AI。这种“授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为游戏AI开发需要精通复杂的数学模型和算法，但《Lua游戏AI开发指南》彻底颠覆了我的认知。它用一种非常接地气的方式，将那些看似高深莫测的AI概念，转化成了可以直接应用于游戏开发的具体方法。书中对Lua语言在AI开发中的优势的阐述，让我对Lua这门语言有了更深的认识，原来它在游戏AI领域有着如此广阔的应用前景。我之前对Lua的印象还停留在脚本语言，这本书让我看到了它作为AI开发利器的强大之处。 作者在讲解过程中，非常注重逻辑的连贯性，从简单的AI模式，逐步过渡到更复杂的AI系统构建。比如，在讲解如何让AI角色拥有“感知”能力时，书中详细描述了如何通过射线检测、碰撞检测等方式，让AI能够获取游戏世界的信息，并以此为基础做出判断。而后续的章节，则是在此基础上，进一步讲解如何构建更高级的AI决策系统，比如如何让AI能够进行“学习”和“适应”。这种循序渐进的设计，让我在学习过程中感到轻松而充实，每一个新的知识点都能建立在扎实的基础之上。

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还没用，凑到用的，希望以后有时间多看看

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看了一些，感觉还不错。

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lua的书太少了

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双十一囤货，哈哈，还是蛮便宜的

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。。。。。。。。。。。

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姐姐哈哈哈哈哈

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趁着活动买的，先备着，万一哪天用到了

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凑单，入门的