第1章探究几个有趣的移动算法,这些算法基于Craig Reynolds与Ian Millington开发的转向行为(steering behavior)原则,是绝大多数高级游戏和其他一些依赖于移动的算法(比如寻路算法家族)的基础。第2章涵盖了用于导航复杂场景的寻路算法。该章包含一些使用不同的图结构来表示游戏世界的方法,以及几个用于寻路的算法,每种算法针对的场景有所不同。第3章解释不同的决策制定技术,这些技术能够灵活地适应不同类型的游戏,并且足够健壮地让我们构建模块化的决策制定系统。第4章揭示Unity 5.6 中引入的NavMesh API的内部原理,解释如何掌握NavMesh的强大之处,以及实时优化。

第5章涉及几篇不同的教程,把不同的agent协调成一个整体,比如基于图表(如路径点和势力图)制定战术策略的编队技巧。第6章探究了几种在agent上模拟感官刺激的不同方式。我们将学习如何使用已知的工具来创建这些模拟器:碰撞器和图。第7章涵盖了用于开发棋类游戏的一个算法家族,以及创建AI的基于回合的游戏技术。第8章探索机器学习领域,该章是我们学习并将机器学习技术应用到游戏中的极好开端。第9章探究使用程序化内容生成来实现游戏可重玩性的几种不同技术。该章是生成不同类型的内容的指南。第10章介绍一些新技术,以及使用前几章中学过的算法创建不完全符合特定类别的新行为。
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