| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景和计算机游戏设计开发之理论方法简述 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·计算机游戏设计开发的理论与方法简述 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 游戏人工智能技术 | 第14-28页 |
| ·人工智能 | 第14-17页 |
| ·AI概念简述 | 第14-15页 |
| ·学术AI和游戏AI | 第15-16页 |
| ·定性AI和非定性AI | 第16-17页 |
| ·游戏AI的特点及设计目的 | 第17-18页 |
| ·增加挑战性 | 第17页 |
| ·模拟真实世界 | 第17-18页 |
| ·增强可玩性 | 第18页 |
| ·常见的游戏AI的应用 | 第18-25页 |
| ·简介常见的Game AI | 第18-21页 |
| ·基本路径寻找技术 | 第21-25页 |
| ·游戏AI的最新进展与展望 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 A~*算法在游戏开发中的应用 | 第28-45页 |
| ·A~*算法的概念 | 第28-29页 |
| ·A~*算法的原理 | 第29-32页 |
| ·启发函数和估价函数 | 第29-30页 |
| ·Open表和Closed表 | 第30-31页 |
| ·A~*算法伪代码 | 第31-32页 |
| ·一个简单的A~*算法示例 | 第32-34页 |
| ·基于A~*算法的一款仿真演示游戏的实现 | 第34-44页 |
| ·游戏地图的构建 | 第34-37页 |
| ·基于A~*算法的仿真游戏原型的架构 | 第37-41页 |
| ·仿真游戏软件的演示 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 游戏AI中A~*算法与其它智能寻径方法的比较 | 第45-61页 |
| ·A~*算法中的三种距离 | 第45-47页 |
| ·A~*曼哈顿(Manhattan)距离 | 第45-46页 |
| ·A~*欧氏(Euclidean)距离 | 第46页 |
| ·A~*切比雪夫(Chebyshev)距离 | 第46-47页 |
| ·Dijkstra算法与Bi-Directional BFS技术 | 第47-48页 |
| ·Dijkstra算法 | 第47页 |
| ·Bi-Directional BFS双向广度优先搜索技术 | 第47-48页 |
| ·A~*算法、Dijkstra算法和DBFS在游戏实验中的性能比较演示 | 第48-58页 |
| ·游戏中位于一条线上无障碍物的各寻径方法的比较 | 第49-52页 |
| ·游戏中无障碍物不规则位置的各寻径方法的比较 | 第52-55页 |
| ·游戏中有障碍物的各寻径方法的比较 | 第55-58页 |
| ·各算法在游戏AI的智能寻径的数据总结与比较 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·主要工作总结 | 第61-62页 |
| ·研究工作的展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第66页 |
