1. Ch 9. 목적이 부여된 에이전트 행동
1.1. A. 용감한 Eric의 귀환
1.2. B. 구현
1.2.1. Goal_Composite::RemoveAllSubgoals
1.3. C. Raven Bot에서 사용되는 목적
1.3.1. Goal_Wander
1.3.2. Goal_TraverseEdge
1.3.3. Goal_FollowPath
1.3.4. Goal_MoveToPosition
1.3.5. Goal_AttackTarget
1.4. D. 목적 중재
1.4.1. 건강 아이템 찾기의 바람직함
1.4.2. 특정 무기 찾기의 바람직함
1.4.3. 목표 공격의 바람직함
1.4.4. 맵 탐험의 바람직함
1.4.5. 모두 통합하기
1.5. E. 부산물
1.5.1. 개성
1.5.2. 상태 메모리
1.5.3. 명령 큐잉
1.5.4. 스크립트 행동에 큐를 사용
2. Ch 8. 실질적인 길 계획하기
2.1. A. 내비게이션 그래프 구축
2.1.1. 타일 기반
2.1.2. 가시점
2.1.3. 확장 지형
2.1.4. 확장 지형
2.2. B. Raven 내비게이션 그래프
2.2.1. 성기게 과립화된 그래프
2.2.2. 정교하게 과립화된 그래프
2.2.3. 아이템 추가하기
2.2.4. 공간 분할
2.3. C. 경로 계획자 클래스 만들기
2.3.1. 특정 위치까지 경로계획
2.3.2. 아이템 타입까지 경로계획
2.4. D. 노드로서의 경로 또는 에지로서의 경로
2.4.1. 주석이 달린 에지 클래스
2.4.2. 경로 계획자 클래스 수정
2.4.3. 경로 부드럽게 하기
2.4.4. CPU 오버헤드를 줄이기
2.5. E. 난처한 상황에서 빠져 나오기
3. Ch 5. 그래프의 비밀
3.1. A. 그래프
3.2. B. 그래프 클래스 구현하기
3.3. C. 그래프 탐색 알고리즘
3.3.1. 무정보 그래프 탐색
3.3.1.1. 깊이우선탐색 (DFS)
3.3.1.2. 너비우선탐색 (BFS)
3.3.2. 비용 기반 그래프 탐색
3.3.2.1. Dijkstra 알고리즘
3.3.2.2. A*
4. Ch 7. Raven: 개관
4.1. A. 게임
4.2. B. 게임 아키텍처 개관
4.2.1. Raven_Game 클래스
4.2.2. Raven 맵
4.2.3. Raven 무기
4.2.4. 탄환
4.2.5. 트리거
4.3. C. AI 디자인 고려사항
4.4. D. AI 구현
4.4.1. 의사 결정
4.4.2. 이동
4.4.3. 길 계획하기
4.4.4. 지각
4.4.5. 목표 선택
4.4.6. 무기 다루기
4.4.7. 모두 통합하기
4.4.8. AI 구성요소의 갱신