Avis des lecteurs
Résumé:Le livre fournit une introduction approfondie aux arbres de comportement (BT) pour des applications en robotique et en IA de jeux vidéo, les comparant favorablement aux méthodes traditionnelles telles que les machines à états finis. Bien que le contenu soit loué pour sa clarté et sa rigueur, il y a des critiques significatives concernant la qualité de l'édition et la présentation des figures.
Avantages:⬤ Introduction complète aux arbres de comportement et à leurs applications en robotique et en IA des jeux vidéo.
⬤ Comparaison efficace avec d'autres méthodes telles que les Finite State Machines.
⬤ L'accent est mis sur la réactivité et la modularité.
⬤ Utile pour les praticiens et les chercheurs.
⬤ De nombreuses figures sont présentées en noir et blanc plutôt qu'en couleur, ce qui les rend moins efficaces.
⬤ De nombreuses fautes d'orthographe et de référence nuisent à la lecture.
⬤ La version électronique présente des problèmes de lisibilité des formules en raison de la conversion OCR.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Titre original :
Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction
Contenu du livre :
Les arbres de comportement (Behavior Trees) permettent de structurer le comportement d'un agent artificiel tel qu'un robot ou un personnage non joueur dans un jeu vidéo. Les méthodes de conception traditionnelles, telles que les machines à états finis, sont connues pour produire des comportements fragiles lorsque la complexité augmente, ce qui rend très difficile l'ajout de fonctionnalités sans casser les fonctionnalités existantes. Les arbres de comportement ont été créés pour résoudre ce problème et permettent de créer des systèmes à la fois modulaires et réactifs. Behavior Trees in Robotics and AI : An Introduction fournit une introduction générale ainsi qu'une exploration approfondie du sujet, et constitue le premier ouvrage complet sur l'utilisation des BT.
Ce livre présente le sujet des arbres de comportement à partir de sujets simples, tels que la sémantique et les principes de conception, jusqu'à des sujets complexes, tels que l'apprentissage et la planification des tâches. Pour chaque sujet, les auteurs fournissent une série d'exemples, allant de simples illustrations à des comportements complexes réalistes, afin de permettre au lecteur de combiner avec succès la théorie et la pratique.
Commençant par une introduction aux BT, le livre décrit ensuite comment les BT se rapportent aux structures de commutation ou aux architectures de contrôle antérieures et, dans de nombreux cas, les généralisent. Ces idées servent ensuite de base à un ensemble de principes de conception efficaces et faciles à utiliser. Le livre présente ensuite un ensemble d'extensions importantes et fournit un ensemble d'outils pour analyser formellement ces extensions à l'aide d'une formulation de l'espace d'état des BT.
Avec les nouveaux outils d'analyse, le livre formalise ensuite les descriptions de la manière dont les BT généralisent les approches précédentes et montre comment les BT peuvent être générés automatiquement en utilisant la planification et l'apprentissage. La dernière partie du livre fournit un ensemble étendu d'outils pour capturer le comportement des BT stochastiques, où les résultats des actions sont décrits par des probabilités. Ces outils permettent de calculer à la fois les probabilités de succès et le temps de réalisation.
Ce livre s'adresse à un large public, comprenant à la fois des étudiants et des professionnels intéressés par la modélisation de comportements complexes pour des robots, des personnages de jeux ou d'autres agents d'intelligence artificielle. Les lecteurs peuvent choisir la profondeur et le rythme auxquels ils souhaitent apprendre le sujet, en fonction de leurs besoins et de leurs antécédents.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781138593732 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 192 |
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