Python AI游戏编程入门——基于Pygame和PyTorch_肖凯_9787115645807_湖南知新文化传播有限公司读者荐购服务

本书以Python为开发环境，以小游戏开发为载体，对编程及人工智能技术进行讲解，让读者同时学习编程及人工智能知识。本书共16章，可分为4个部分。第1部分为第1～3章，分别是编程、游戏和AI，Python环境准备及Pygame基础知识。第2部分为第4～7章，分别讲解了贪吃蛇游戏编程、打砖块游戏编程、笨鸟先飞游戏编程和五子棋游戏编程。第3部分为第8～12章，分别介绍了神经网络和PyTorch基础、蒙特卡罗模拟、强化学习入门、深度强化学习DQN及遗传算法。第4部分为第13～16章，分布介绍了贪吃蛇AI编程、打砖块AI编程、笨鸟先飞AI编程和五子棋AI编程。本书内容系统性强，语言精练，适合对AI游戏编程感兴趣的读者阅读，也适合作为青少年游戏编程培训的参考用书。

第1章编程、游戏和AI 1

1.1 代码的世界 1

1.2 什么是编程 2

1.3 什么是AI 2

1.4 游戏编程和游戏AI 3

1.4.1 游戏主循环 3

1.4.2 二维图形显示 4

1.4.3 输入处理 5

1.4.4 游戏AI

1.5 本章小结 6

第2章 Python环境准备和预备知识 7

2.1 Python编程环境安装 7

2.2 编写第一个小游戏 8

2.3 面向对象编程 11

2.4 使用Python模块 14

2.4.1 random模块 15

2.4.2 NumPy模块 15

2.4.3 matplotlib模块 16

2.4.4 copy模块 17

2.4.5 collections模块 17

2.5 本章小结 18

第3章 Pygame基础知识 19

3.1 Pygame的Hello World 19

3.2 显示图形 21

3.3 键盘和鼠标交互 22

3.4 加载图片和文字资源 24

3.5 增加音效和运动 25

3.6 连续键盘控制 27

3.7 碰撞检测 28

3.8 一个完整的游戏 29

3.9 本章小结 34

第4章贪吃蛇游戏编程 35

4.1 贪吃蛇游戏介绍 35

4.1.1 游戏规则 35

4.1.2 游戏资源 36

4.2 游戏功能和程序设计 37

4.2.1 游戏功能 37

4.2.2 程序设计

4.3 代码实现 38

4.3.1 模块加载、位置和方向 38

4.3.2 Snake类 38

4.3.3 Berry类 40

4.3.4 Wall类 41

4.3.5 Game类定义 42

4.3.6 碰撞检测 43

4.3.7 绘图输出 43

4.3.8 游戏主循环 44

4.4 本章小结 45

第5章打砖块游戏编程 46

5.1 打砖块游戏介绍 46

5.1.1 游戏规则 46

5.1.2 游戏资源 47

5.2 游戏功能和程序设计 47

5.2.1 游戏功能 47

5.2.2 程序设计 48

5.3 打砖块游戏代码实现 48

5.3.1 Bat类 48

5.3.2 Ball类 49

5.3.3 Bricks类 50

5.3.4 Game类 51

5.3.5 碰撞检测 52

5.3.6 绘图输出 53

5.3.7 游戏主循环 54

5.4 双人对战游戏 55

5.5 本章小结

第6章笨鸟先飞游戏编程 61

6.1 笨鸟先飞游戏介绍 61

6.1.1 游戏规则 61

6.1.2 游戏资源 62

6.2 游戏功能和程序设计 62

6.2.1 游戏功能 62

6.2.2 程序设计 62

6.3 代码实现 63

6.3.1 Bird类 63

6.3.2 Pipe类 66

6.3.3 Button类 67

6.3.4 Game类 68

6.3.5 玩家输入处理 69

6.3.6 碰撞检测 69

6.3.7 游戏数据更新 70

6.3.8 绘图输出 72

6.3.9 游戏主循环 72

6.4 本章小结

第7章五子棋游戏编程 74

7.1 五子棋游戏介绍 74

7.1.1 游戏规则 74

7.1.2 游戏资源 74

7.2 游戏功能和程序设计 75

7.2.1 游戏功能 75

7.2.2 程序设计 75

7.3 代码实现 76

7.3.1 Board类 76

7.3.2 Button类 78

7.3.3 Board_Area类 78

7.3.4 Message_Area类 79

7.3.5 Game类 79

7.4 本章小结 84

第8章神经网络和PyTorch基础 85

8.1 最优化方法 85

8.1.1 什么是最优化 85

8.1.2 梯度下降算法 86

8.2 PyTorch基础知识 89

8.2.1 什么是PyTorch 89

8.2.2 PyTorch的张量操作 90

8.2.3 自动计算梯度 92

8.2.4 用PyTorch进行最优化 93

8.3 神经网络 94

8.3.1 神经网络是什么 94

8.3.2 矩形周长问题 95

8.3.3 用PyTorch解决矩形周长问题 99

8.3.4 用PyTorch解决矩形面积问题 100

8.4 使用神经网络玩井字棋游戏 101

8.5 本章小结 104

第9章蒙特卡罗模拟 105

9.1 什么是随机模拟 105

9.2 骰子的模拟实验 107

9.3 硬币的模拟实验 109

9.4 扑克牌的模拟实验 111

9.5 使用蒙特卡罗方法玩井字棋游戏 112

9.6 本章小结 116

第10章强化学习入门 118

10.1 什么是强化学习 118

10.2 冰湖迷宫问题 120

10.3 用蒙特卡罗方法解决冰湖迷宫问题 123

10.4 SARSA算法 127

10.5 Q-Learning算法 129

10.6 本章小结 132

第11章深度强化学习算法DQN 133

11.1 什么是深度强化学习 133

11.2 用DQN解决冰湖迷宫问题 135

11.3 DQN的完整结构和优化 138

11.4 本章小结

第12章遗传算法 143

12.1 什么是遗传算法 143

12.2 用遗传算法解决最优化问题 144

12.3 用遗传算法解决背包问题 148

12.4 用遗传算法训练神经网络 150

12.5 本章小结

第13章贪吃蛇游戏AI编程 156

13.1 整体设计思路 156

13.2 贪吃蛇游戏环境改造 157

13.2.1 环境改造思路 157

13.2.2 改造代码 158

13.3 AI引擎的设计和编写 162

13.3.1 DQN回顾 162

13.3.2 编写AI引擎 162

13.4 AI环境与AI引擎的组装运行 165

13.5 本章小结 168

第14章打砖块游戏AI编程 169

14.1 打砖块游戏环境改造 169

14.1.1 环境改造思路 169

14.1.2 代码实现 170

14.2 AI引擎的设计和编写 172

14.3 AI环境和AI引擎的组装运行 174

14.4 本章小结 176

第15章笨鸟先飞游戏AI编程 178

15.1 基于DQN的AI引擎 178

15.1.1 笨鸟先飞游戏代码改造 178

15.1.2 笨鸟先飞游戏的AI引擎的组装 181

15.2 基于遗传算法的AI引擎 182

15.2.1 整体设计思路 182

15.2.2 Linear_Net类的改造 182

15.2.3 Bird类的改造 183

15.2.4 Game类的改造 184

15.2.5 遗传算法函数编写 186

15.2.6 算法效果 188

15.3 本章小结 188

第16章五子棋游戏AI编程 189

16.1 MCTS的整体思路 189

16.2 MCTS代码实现 191

16.3 五子棋游戏程序改造 196

16.4 本章小结 196

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