《游戏人工智能》学习笔记

复习笔记
chapter 1
游戏人工智能是人工智能科学技术领域的一个分支
人工智能游戏的研究内容是如何将人工智能的理论、方法和技术应用于开发智能游戏、提高游戏角色的智能水平，主要包括智能游戏角色的行动、感知、反应、情绪、记忆、学习的理论方法和技术。
角色亦作角色，是指在表演艺术形式中演员根据脚本演艺虚构人物的行为，也指被扮演的虚构人物。
玩家角色（PC）控制器如同角色的大脑，输入是游戏世界的状态信息，输出是影响游戏世界并导致非玩家角色相应行为的动作选择。为由玩家通过操纵杆等输入设备控制的游戏角色。
非玩家角色（NPC）：其他角色
角色行为控制：每一个角色至少有一个与他关联的控制器，控制器可以在不同的角色间共享。
控制器如同角色的大脑，输入是游戏世界的状态信息，输出是影响游戏世界并导致非玩家角色相应行为的动作选择。
玩家角色的控制器：解释玩家操纵杆各种操作的机制；玩家的大脑。
非玩家角色的控制器(NPC)：多种形式，并具有不同的功能。
游戏系统结构
游戏状态：描述游戏世界中所有物体及其状态信息
仿真器：“游戏物理学”，制定游戏状态如何改变的规则
渲染器：利用游戏中物体的几何关系及纹理提供对游戏状态的描绘
控制器：负责选择角色的行动
非玩家角色具备的能力：行动，感知
非玩家角色控制器的设计方法：直接遵循一组预先编制好的行动准则，自动搜索，学习能力
人工智能：智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能所包含的能力：感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力
从能力角度来看：人工智能是相对于人的自然智能而言的，所谓人工智能是指用人工的方法在机器上实现的智能。
从学科的角度看，这是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
至于如何衡量机器是否具有智能，图灵测试。
—-chapter 1 end————–
chapter 2

知识：知识是一切智能行为的基础，是人工智能的重要研究对象。一个智能系统的智能性很大程度上取决于知识的数量及其可利用的程度。知识也是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验。

对客观世界的描述包括数据（符号或符号的组合）信息（不同数据组成的一种结构）知识（对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识）

状态空间法的知识表示：采用试探搜索方法，通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题。这是一种基于解答空间的问题表示和求解方法。并且它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。

状态空间法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。

状态图：初始状态可达到的各状态所对应的节点组成的图。寻找从一种状态变换为另一种状态的某个算符序列问题等价于寻找图的某一路径问题。

下面几个概念需要掌握：图，有向图，后继节点，父辈节点，路径，代价
状态：为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量的有序集合
状态变量：状态集合中的每个元素
具体状态：给定每个分量的一组值
操作符：使问题从一种状态变换到另一种状态的手段，也叫算符。算符可以是走步，过程，规则，数学算子，运算符号或逻辑符号等。
问题的状态空间：表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即所有可能的问题初始状态集合S，操作符集合F以及目标状态集合G 状态空间可记为三元组(S,F,G)
————chapter 2 end——————
chapter 3
搜索：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价较小的推理路线，使问题得以解决的过程。
搜索的分类：按是否使用启发式信息分为(盲目搜索和启发式搜索)
按问题的表示方式分为(状态空间搜索，与/或图搜索)
状态空间法和问题归约法是人工智能中最基本的两种问题求解方法；状态空间表示法和与／或树表示法则是人工智能中最基本的两种问题表示方法。
一般图搜索的数据结构：open表–用于存放刚生成的节点，由于这些节点还没有进行扩展，故open表也可称为未扩展节点表。
closed表–用于存放已经扩展的节点，故closed表也称为已扩展节点表。
——————-miss a lot————————————–

chapter 5
遗传算法：它是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然选择原则的搜索算法。它使用概率搜索过程在该状态空间中搜索，产生新的样本。特点是通用，鲁棒，次优解和满意解都能发现。
遗传算法与传统优化算法的主要不同：
1.遗传算法不是直接作用在参变量集上，而是利用参变量集的某种编码
2.遗传算法不是从单个点，而是在群体中从一个点开始搜索。
3.遗传算法利用适应值信息，无需导数或其他辅助信息。
3.遗传算法利用概率转移规则，而非确定性规则。
遗传算法的准备工作：
1.确定表示方案
2.确定适应值的度量
3.确定控制该算法的参数和变量
4.确定怎样指定结果及程序运行结束的标准
步骤：
编码 —初始群体生成—适应度评价—选择–交叉操作—变异—新群体的产生–重复
遗传算法的工作步骤：
（1）编码：将待解空间的解数据表示成基因型串结构数据
（2）初始群体的生成：按照设定的编码方案，随机产生N个初始串结构数据，构成一个种群作为初始点开始迭代。
（3）适应性评估检测：适应度函数对每个种子进行分值评定，表明种子的优劣性。
（4）选择：从当前群体中选出优良的种子作为父代繁殖下一代。常用轮盘赌实现。
（5）杂交：按照设定的杂交率可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。
（6）变异：对于选中的个体按照变异率改变串结构数据中某个串的值。
——-chapter 5 end——————————————-

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