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摘要： 马尔可夫决策过程 个人在学习「马尔可夫过程」时（基于这本教材，强烈推荐），做了些总结，并将遇到了一些感到困惑自我解答了，在此整理并记录一下。 1. 马尔可夫性质 简单的一句话：当前状态 只取决于上一时刻 的状态。这个视频很生动地解释了这一性质。 2. 马尔可夫过程 「马尔可夫过程」也叫「马尔可夫链」 阅读全文

摘要： A*搜索算法的更多内容 【2025.10.28】更新了泛用「A*搜索器」的实现，添加了示例项目：八叉树结合A* A*算法，也许你会习惯称它为「A*寻路算法」。许多人大概是因寻路——尤其是「网格地图」寻路认识它的，网上很多教程也是以网格地图为例讲解它的算法实现。这导致了许多人在遇到同样用了A*算法的地 阅读全文

摘要： 游戏AI的LOD控制 这次我们来一同看看AI LOD的一个另类控制技术，如果你对AI LOD一无所知也没关系，本文会为你们做个科普。但请注意，本文着重讨论其思想， 没有讲代码细节（因为很多涉及数学，有一定门槛），具体实现你们可以参考文末附带的gitee项目（代码都在里面），或者去看看原论文。 LOD 阅读全文

摘要： 神经网络训练中的问题 神经网络在数据之海中打捞规律，自成模型。这个过程全权由电脑完成，也因此我们担心它是否是一种泛化的模式，在其它「海域」继续工作时，它能否也能得到正确的结果？如何发现 可以泛化的模式 是机器学习的根本问题。 通常，模型越复杂、训练样本越少，它的泛化能力就会受到考验： 可调整参数的数 阅读全文

摘要： 游戏AI行为决策（特别篇）——MLP（附代码与项目） 你一定听说过神经网络的大名，你有想过将它用于游戏AI的行为决策上吗？其实在（2010年发布的）《最高指挥官2》中就有应用了，今天请允许我班门弄斧一番，与大家一同用C#实现最经典的神经网络——多层感知机（Multilayer Perceptron， 阅读全文

摘要： 游戏AI行为决策——GOAP（附代码） 【前世今生】：本文经历了一次大翻新，之前是采用图结构存储GOAP动作与状态关联的方式，后来个人捣鼓时发现这并非明智的选择并且代码还有改良空间，故重新写了这篇文章，并在文末附上采用本文讲述的这种GOAP的Demo（Demo详细说明也在文末）。当然，如果你好奇以前 阅读全文

摘要： 游戏AI行为决策——HTN 【2026.06.05】优化了 HTNPlanner 的 Plan 逻辑。 前言 Hierarchical Task Network（分层任务网络），简称HTN，与行为树、GOAP一样，也是一种行为决策方法。在《地平线：零之曙光》、《变形金刚：塞伯坦的陨落》中都有用它来制 阅读全文

摘要： 游戏AI行为决策——行为树 前言 行为树，是目前游戏中应用较为广泛的一种行为决策模型。这离不开它成熟的可视化编辑工具，例如Unity商城中的「Behaviour Designer」，甚至是虚幻引擎也自带此类编辑工具。而且它的设计逻辑并不复杂，其所利用的树状结构，很符合人的思考方式。 接下来，我们会先 阅读全文

摘要： 第五章：对抗搜索 本章讨论在有其他Agent计划与我们对抗时，该如何预先规划。 1. 博弈 当多个Agent一同行动时，Agent自身无法知道其他Agent的行为会对自身带来什么影响，这就导致了问题求解的 「偶发性」。而如果每个Agent的目标之间还是相互冲突的，那就会出现 「博弈」，也就是 对抗搜 阅读全文

摘要： 第四章：超越经典搜索 上一章所讨论的问题具有如下性质：环境是可观察的、确定的、已知的，问题是一个行动序列。本章将讨论不受环境性质的约束。 1. 局部搜索算法和最优化问题 上一章提到的搜索算法，是为了找到一条或多条达到目标的路径。而在许多问题中，到达目标的路径是不相关的。在这种情况下我们要考虑一种不关 阅读全文