接上文 游戏开发中的人工智能（六）：基本路径寻找及航点应用本文内容：介绍路径寻找算法的主力——A* 路径寻找方法。A* 路径寻找算法路径寻找是游戏软件AI 最基本的问题之一。A* 算法是当今游戏软件开中，相当常用的一种。A* 算法之所以会如此吸引人，是因为它可以保证在任何起点及任何终点间找到最佳的路径。我们可以尽量使用 A* 算法，除了某些特殊情况的场景。例如，如果起点和终点之间没有障碍物，有明确

6.1 什么是图6.1.1 定义图的定义：表示多对多的关系抽象数据类型定义怎么在程序中表示一个图：邻接矩阵和邻接表。6.1.2 邻接矩阵表示法定义邻接矩阵的优点：邻接矩阵的缺点：C 语言实现/* 图的邻接矩阵表示法 */#define MaxVertexNum 100/* 最大顶点数设为100 */#define INFINITY 65535/* ∞设为双字节无符号整数的最

接上文 游戏开发中的人工智能（七）：A* 路径寻找算法本文内容：程序员通常只写描述引擎，而由设计者使用工具创建内容和定义 AI。本章探讨一些开发人员把描述系统应用在游戏中的技巧，以及他们所得到的益处。描述式 AI 及描述引擎本章讨论某些技巧，让你把描述系统应用到游戏软件 AI 的问题上，以及这样做以后所能获得的好处。从最基本的层次上来看，你可以把描述机制想象成非常简单的程序语言，专门为与游戏问题相

接上文 游戏开发中的人工智能（三）：移动模式本文内容：群聚方法是 A-life 算法的实例。 A-life 算法除了可以做出效果很好的群聚行为外，也是高级群体运动的基础。群聚通常在游戏中，有些非玩家角色必须群聚移动，而不是个别行动。举个例子，假设你在写角色扮演游戏，在主城镇外有一片绵羊的草地，如果你的绵羊是一整群的在吃草，而不是毫无目的的在闲逛，看起来会更真实些。这种群体行为的核心就是基本的群聚算

接上文 游戏开发中的人工智能（三）：移动模式本文内容：群聚方法是 A-life 算法的实例。 A-life 算法除了可以做出效果很好的群聚行为外，也是高级群体运动的基础。群聚通常在游戏中，有些非玩家角色必须群聚移动，而不是个别行动。举个例子，假设你在写角色扮演游戏，在主城镇外有一片绵羊的草地，如果你的绵羊是一整群的在吃草，而不是毫无目的的在闲逛，看起来会更真实些。这种群体行为的核心就是基本的群聚算

接上文 计算机图形学 学习笔记（十）：曲线曲面（二）：Bezier 曲线与曲面8.4 B样条曲线产生背景及定义B样条产生的背景Bezier 曲线曲面有很多优点，比如说可以用鼠标拖动控制顶点以改变曲线的形状，非常直观，给设计人员很大的自由度。Bezier 曲线曲面是几何造型的主要方法和工具。但是Bezier 曲线有几点不足：（1）一旦确定了特征多边形的顶点数（n+1）个，也就决定了曲线的阶次（n次）

接上文： 游戏开发中的人工智能（四）：群聚本文内容：靠势能移动在游戏 AI 程序中还算相当新颖。这个方法的最优越的地方在于可以同时处理追逐、闪躲、成群结队和避免碰撞等行为。我们专门研究的这个势函数叫做 Lenard-Jones 势函数。以势函数实现移动势函数的优点：1、只用一个函数处理追逐和闪躲，不再需要先前介绍过的算法所牵涉到的其他条件和控制逻辑，也可以替我们处理避开障碍物的问题2、操作起来很简

接上文 游戏开发中的人工智能（八）：描述式 AI 及描述引擎本文内容：有限状态机是游戏软件 AI 的基本要素。本章探讨有限状态机的基础，以及如何予以实现。有限状态机有限状态机是一种抽象机制，是处在各种不同的预定状态下的其中一种状态。有限状态机也可以定义一组条件，以确认何时应该改变状态。实际的状态会决定状态机的行为。本章我们要讨论有限状态机的基础，教你如何实现它。状态机的基本模型有限状态机模型，如图

接上文 游戏开发中的人工智能（一）：游戏人工智能简介本文内容：讨论基本的追逐和闪躲技术，以及进级的拦截技术。我们也谈及这些技术在砖块环境和连续环境中的变化。追逐和闪躲本章的焦点是追逐和闪躲，这是一个十分常见的问题。无论你开发的是太空战机射击游戏，策略模拟游戏，还是角色扮演游戏，游戏中的非玩家角色都会试着追逐或者逃离玩家角色。追逐和闪躲由以下三部分组成：追或逃的决策判断（后文谈论到状态机和神经网络时

接上文 计算机图形学 学习笔记（七）：二维图形变换：平移，比例，旋转，坐标变换等通过三维图形变换，可由简单图形得到复杂图形，三维图形变化则分为三维几何变换和投影变换。6.1 三维图形几何变换三维物体的几何变换是在二维方法基础上增加了对 z 坐标的考虑得到的。有关二维图形几何变换的讨论，基本上都适合三维空间。从应用角度来看，三维空间几何变化直接与显示和造型有关，因此更为重要。同二维变换一样，三维基本