適切なAIリファレンスに必要な推奨事項[終了]
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09-06-2019 - |
質問
AIを使用してXNAプロジェクトを支援するように依頼されました。私は概念(経路探索、群れなど)がまったく新しいわけではありませんが、これが最初の「本物」になるでしょう。コード。リソース(リンクまたは本)にはとても感謝しています。これが正しいことを確認したい。
解決
これらのリンクは、最初にチェックアウトするのに役立つ場合があります(ほとんどがゲーム指向である場合でも):
http://www.a-i.com
http://www.kynogon.com
http://openai.sourceforge.net
http://www.botspot.com
http://aigamedev.com
http://www.aiwisdom.com
http://igda.org/ai/
http://gamedev.net
and http://www.gameai.com 、既に言及されています。.
他のヒント
標準の教科書であり、始めるのに最適な場所は、Russel and Norvigの 人工知能です。 :最新のアプローチ 。 MITのイントロAIコースも取得できます。 OpenCourseWare
経由上記の回答に、ゲームスタジオの開発チームが常に持っている本がありますが、ここで説明している本を見つけられないことに驚きました。
- ゲームプログラミングジェム(7個あります 今までに書籍)。
- AIプログラミングの知恵(4つが出ていると思います)。
両方のシリーズは多くの非常に有用な記事を組み合わせており、各シリーズの最初の2つ(ゲームプログラミングの宝石にはAIの章があり、いくつかの非常に優れた記事が含まれています)ゲーム業界。
ところで-データ構造、エフェクト、3D、サウンドなどの他の分野でも理解を得ることができます。
読書を楽しんでください
AI:最新のアプローチはかなりドライな読み物だとコメントしなければなりません。
実際にAIに興味があり、興味を持ち続けたい場合は、世界へのNorvigの贈り物をお勧めします。人工知能プログラミングのパラダイム。これはAIの優れたイントロであるだけでなく、美しいプログラミングの優れたイントロでもあります。
2番目の "人工知能:現代的なアプローチ" 。基本的で理解しやすい方法でアイテムを説明するのが本当に上手です。また、多くの大学で使用され、学生に人工知能の基礎を教える本でもあります。 。
たぶん、スライドで見ることもそれほど悪い考えではありませんコース、手元のトピックの基本的なアイデアを取得します。
群れにXNA固有のチュートリアルがあります。
AiGameDev.com のブログ、Wiki、フォーラムが役立つ場合があります。
ラッセルとノービグの人工知能:現代のアプローチ。
この本はちょっとした扉の一歩です。非常に詳細で、一般的に非常に良い。おそらく必要な種類のアルゴリズムのフレーバーを取得するために最初にいくつかのオンラインサイトをお勧めし、次にRusselとNorvigに選択的に飛び込んで実装の詳細なビューを取得します。
これやaigamedev.comなどのオンラインフォーラムの有用性を忘れないでください。これらを自分のAI学位で幅広く使用しました。また、一部のゲームロジックを支援するために特定のゲームAIブックを購入する必要がある場合があります。これはAIの「アプリケーション」ロジックとは大幅に異なる場合があるためです。ゲームシナリオでは、処理時間の5〜10%を取得できれば幸運だと思いますが、アプリケーションでは一般的にAIのみが実行されており、これにより、より高度でプロセッサの重いテクニックが可能になります。これも考慮する必要があるかもしれませんが、ラッセル&ノービグは最高の場所です。
プロジェクトの成功をお祈りします。私はあなたの立場にあったことを望みます!
関心のある2つの参照があります
- ゲームの人工知能(Ian Millington)
- 例によるゲームAIのプログラミング(Matt Buckland)
2番目にgamedev.netのAIフォーラムへの参照。特に、そのフォーラムの主要なポスターの一部が業界で働いている(AiGameDev.comのライターを含む)か、AIと実用的なドメインでの計画や最適化などの関連技術。
AmitのA *ページは、パスファインディングコードの作成に非常に役立ちます。理論的および実践的な詳細な情報がたくさんあります。
Steve WoodcockのゲームAIサイトは、常に優れたリファレンスであることがわかっています。ディスカッション、ソースコード、書籍、会議などへのポインタが含まれています。
2番目の例:ゲームAIの例によるプログラミング(Matt Buckland)
この本は、XNAに簡単に移植できる優れたアルゴリズムを提供します。
AIからのいくつかの抜粋を最新のアプローチで読んだのは、主に問題に興味があるからであり、実際に使用できるからではありません。 AIの最新のアプローチは非常に優れており、十分に作成されており、非常に興味深いものですが、使用できるかどうかはわかりません。コードサンプルをもっと探しているのかもしれません。