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(실용적 예제로 본)게임인공지능 프로그램 하기

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도서 상세정보
자료유형 :	단행본
ISBN :	8955508530
분류기호 :	005.1
개인저자 :	버클랜드, 마트
서명/저자사항 :	(실용적 예제로 본)게임인공지능 프로그램 하기/ Mat Buckland [저]; 이재영; 이형구; 이용희 공역.
기타표제 :	관제: Worldware game developer's library
원서명 :	Programming game AI by example
발행사항 :	파주: 사이텍미디어, 2006.
형태사항 :	xxiv, 555p.: 삽도; 26cm.
총서사항 :	Tech book; 65.
일반주기 :	권말부록 수록
서지주기 :	참고문헌: p.539-541, 색인수록
개인저자 :	이재영
개인저자 :	이형구
개인저자 :	이용희
언어	한국어

소장정보

해군사관학교

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KMO200603107 권 호 :
발행년 : 2006
발행처 : 사이텍미디어

서 명 : (실용적 예제로 본)게임인공지능 프로그램 하기

목차
추천사 = Ⅳ
서문 = Ⅵ
감사의 말 = Ⅹ
역자 머리말 = XI
소개 = XIII
Chapter 1 수학 및 물리학 입문 = 1
수학 = 1
직교 좌표 = 2
함수 및 수식 = 3
삼각법 = 10
벡터 = 18
지역 공간 및 세계 공간 = 27
물리학 = 29
시간 = 30
거리 = 30
질량 = 31
위치 = 31
속도 = 31
가속도 = 34
힘 = 39
요약 = 42
Chapter 2 상태구동형 에이전트의 디자인 = 45
유한상태기계란 정확하게 무엇일까? = 46
유한상태기계 구현하기 = 48
상태 전환표 = 50
내장된 규칙들 = 51
West World 프로젝트 = 54
BaseGameEntity 클래스 = 55
Miner 클래스 = 56
Miner 상태들 = 58
상태 디자인 패턴에 대해 자세히 알아보기 = 59
상태의 기본 클래스를 재사용할 수 있게 만들기 = 67
전역 상태 및 상태 블립 = 67
상태기계 클래스 생성하기 = 69
Elsa 소개하기 = 72
FSM에 메시지 처리 기능 추가하기 = 74
전보 구조 = 75
광부 Bob과 Elsa의 통신 = 76
메시지 급송 및 관리 = 77
메시지 처리하기 = 82
Elsa는 저녁을 준비한다 = 85
요약 = 91
Chapter 3 자동적으로 움직이는 게임 에이전트 생성법 = 93
자동적 에이전트란? = 93
운반기 모델 = 95
운반기의 물리적 현상 갱신하기 = 98
조종 행동 = 100
찾기 = 100
달아나기 = 101
도착하기 = 102
추격하기 = 103
도피하기 = 106
배회하기 = 107
장애물 피하기 = 110
벽 피하기 = 116
끼워 넣기 = 118
숨기기 = 120
경로 따라가기 = 123
오프셋 추격하기 = 125
집단 행동 = 127
분리 = 129
정렬 = 130
결합 = 131
무리짓기 = 132
조종 행동들을 조합하기 = 134
가중 절단된 합 = 135
우선순위와 함께 가중 절단된 연속합 = 136
우선순위가 주어진 디더링 = 139
겹침이 전혀 없게 하기 = 141
대량의 운반기들에 대처하기 : 공간 분할하기 = 142
평활화 = 147
Chapter 4 스포츠 시뮬레이션-단순 축구 = 151
단순 축구 환경과 규칙 = 152
축구장 = 153
골 = 156
축구공 = 157
SoccerBall::FuturePosition = 159
AI 디자인 = 163
SoccerTeam 클래스 = 164
필드 선수들 = 175
골키퍼 = 193
AI가 사용하는 주요 메소드 = 201
추정 및 가정하기 = 213
요약 = 214
Chapter 5 그래프의 비밀 = 217
그래프 = 217
좀더 형식적인 기술 = 219
트리 = 220
그래프 밀도 = 220
다이그래프 = 221
게임 AI에서의 그래프 = 222
그래프 클래스 구현하기 = 227
GraphNode 클래스 = 229
GraphEdge 클래스 = 230
SparseGraph 클래스 = 232
그래프 탐색 알고리즘 = 235
무정보 그래프 탐색 = 236
비용 기반 그래프 탐색 = 257
요약 = 275
Chapter 6 스크립트를 쓸 것이냐 쓰지 말 것이냐, 그것이 문제로다 = 277
스크립트 언어란? = 278
스크립트 언어의 용도 = 279
대화 흐름 = 281
단계 연출 = 282
AI 논리 = 284
Lua에서의 스크립팅 = 285
컴파일러를 Lua와 함께 동작하도록 설정하기 = 286
시작하기 = 286
Lua로 가위바위보 = 297
C／C++과 인터페이스하기 = 300
구세주 Luabind! = 311
스크립트 유한상태기계 생성하기 = 322
동작 방법 = 323
상태들 = 328
유용한 URL = 330
모든 것이 쉽지는 않다 = 331
요약 = 332
Chapter 7 Raven: 개관 = 333
게임 = 333
게임 아키텍처 개관 = 334
Raven_Game 클래스 = 335
Raven 맵 = 337
Raven 무기 = 339
탄환 = 341
트리거 = 342
AI 디자인 고려사항 = 353
AI 구현 = 355
의사 결정 = 355
이동 = 356
길 계획하기 = 356
지각 = 356
목표 선택 = 362
무기 다루기 = 364
모두 통합하기 = 369
AI 구성요소의 갱신 = 370
요약 = 373
Chapter 8 실질적인 길 계획하기 = 375
내비게이션 그래프 구축 = 375
타일 기반 = 375
가시점 = 376
확장 지형 = 377
NavMesh = 378
Raven 내비게이션 그래프 = 378
성기게 과립화된 그래프 = 379
정교하게 과립화된 그래프 = 381
Raven 내비게이션 그래프에 아이템 추가하기 = 383
접근 질의의 속도를 향상시키기 위해서 공간 분할 사용하기 = 385
경로 계획자 클래스 만들기 = 385
특정 위치까지의 경로 계획하기 = 387
어떤 아이템 타입까지의 경로 계획하기 = 389
노드로서의 경로 또는 에지로서의 경로? = 393
주석이 달린 에지 클래스의 예 = 394
주석 달린 에지를 수용하기 위해서 경로 계획자 클래스 수정하기 = 395
경로 부드럽게 하기 = 398
CPU 오버헤드를 줄이는 방법 = 404
난처한 상황에서 빠져 나오기 = 422
요약 = 424
Chapter 9 목적이 부여된 에이전트 행동 = 427
용감한 Eric의 귀환 = 428
구현 = 430
Goal_Composite::RemoveAllSubgoals = 434
Raven Bot에서 사용되는 목적의 예 = 435
Goal_Wander = 436
Goal_TraverseEdge = 437
Goal_FollowPath = 440
Goal_MoveToPosition = 443
Goal_AttackTarget = 446
목적 중재 = 448
건강 아이템의 위치를 찾는 바람직함을 계산하기 = 451
특정 무기의 위치를 찾는 바람직함을 계산하기 = 452
목표를 공격하는 바람직함을 계산하기 = 454
맵을 탐험하는 바람직함을 계산하기 = 455
모두 통합하기 = 456
부산물 = 457
개성 = 457
상태 메모리 = 459
명령 큐잉 = 464
스크립트 행동에 큐를 사용하기 = 466
요약 = 468
Chapter 10 퍼지 논리 = 469
전통적인 집합 = 472
집합 연산자 = 473
퍼지 집합 = 473
소속 함수로 퍼지 경계 정의하기 = 474
퍼지 집합 연산자 = 476
경계 = 477
퍼지 언어 변수 = 478
퍼지 규칙 = 479
무기 선택을 위한 FLV 디자인 = 480
무기 선택을 위한 규칙 집합 디자인 = 484
퍼지 추론 = 484
이론에서 응용으로 : 퍼지 논리 모듈의 코딩 = 493
FuzzyModule 클래스 = 493
FuzzySet 기본 클래스 = 494
삼각형 퍼지 집합 클래스 = 495
오른쪽 어깨 퍼지 집합 클래스 = 497
퍼지 언어 변수 클래스 만들기 = 499
퍼지 규칙을 만드는 클래스의 디자인 = 502
Raven이 퍼지 논리 클래스를 사용하는 방법 = 509
Combs 메소드 = 510
퍼지 추론과 Combs 메소드 = 513
구현 = 514
요약 = 514