游戏编程中的寻路算法研究
浅谈游戏中自动寻路算法的实现与应用
浅谈游戏中自动寻路算法的实现与应用作者：蒋恺来源：《中国新通信》 2018年第2期在信息技术的支持下，互联网进入了迅猛发展期，各种网游、页游大量出现，受到不同玩家的喜爱与青睐。
当然为了逐步扩大受众群，需要不断的优化游戏，满足玩家对游戏的需求，其中自动寻路算法就是十分关键的技术之一，提升了游戏角色在虚拟游戏环境中的灵活性，更利于对游戏角色的控制，是判断游戏质量的重要标准之一”1。
一、关于自动寻路算法的概述1.1自动寻路算法的原理在自动寻路算法中最常用的为A*算法，这属于启发式的算法，被广泛应用于游戏中的路径搜索【21。
主要是节点的设置，具有记录、搜索进度的功能，通过节点在游戏地图中移动，当搜寻到目标位置时就结算，否则会进一步搜索记录目标位置周围相邻的位置。
举例而言，游戏角色最初的位置就是开始节点，将要到达的目标位置设置为目标节点，在两者之间存在一定的障碍物和可以顺利通行的路径，黑色部分为障碍物，白色部分为可通行路径，具体如下图1所示：在设计A*算法时采用的基本原理，其实为最短路径算法，在整个游戏地图中，从起始节点到目标节点的路径多种多样，将这些全部读入到开放式列表中，再通过与目标节点距离最近的节点进行对比，从而找到最优路径”1。
将上图1中的起始节点设置为A，目标节点力B，在计算最优路径节点C时需要在考虑几何距离基础上使用计算公式：(A—C)2+fB—C)2在A*算法中通过对各个不同节点的计算，从而找出路径最短最优的节点，但这一算法具有一定的缺陷，很可能要将整个地图上的节点都计算完了才能得出结果，当游戏场景复杂且节点数量过多的话，会大大增加游戏设计制作中的寻路算法的费用。
为此，就要对A*算法进行优化改进，以便扩大应用范围，满足玩家的游戏需求。
1.2自动寻路算法的实现为了最快的找到游戏地图中的最优路径，需要将游戏场景进行网格划分，让每个网路成为大小相同的正方形，成为游戏中的导航网格，就可以选择一个节点起始位置，进行目标节点位置的广度搜索，在确定区域后在计算最佳路径。
游戏寻路算法的简单实现
游戏寻路算法的简单实现提到寻路算法，⼤家都会想到A*算法。
A*算法总结(Summary of the A* Method)Ok ，现在你已经看完了整个的介绍，现在我们把所有步骤放在⼀起：1. 把起点加⼊ open list 。
2. 重复如下过程：a. 遍历 open list ，查找 F 值最⼩的节点，把它作为当前要处理的节点。
b. 把这个节点移到 close list 。
c. 对当前⽅格的 8 个相邻⽅格的每⼀个⽅格？◆如果它是不可抵达的或者它在 close list 中，忽略它。
否则，做如下操作。
◆如果它不在 open list 中，把它加⼊ open list ，并且把当前⽅格设置为它的⽗亲，记录该⽅格的 F ， G 和 H 值。
◆如果它已经在 open list 中，检查这条路径 ( 即经由当前⽅格到达它那⾥ ) 是否更好，⽤ G 值作参考。
更⼩的 G 值表⽰这是更好的路径。
如果是这样，把它的⽗亲设置为当前⽅格，并重新计算它的 G 和 F 值。
如果你的 open list 是按 F 值排序的话，改变后你可能需要重新排序。
d. 停⽌，当你◆把终点加⼊到了 open list 中，此时路径已经找到了，或者◆查找终点失败，并且 open list 是空的，此时没有路径。
3. 保存路径。
从终点开始，每个⽅格沿着⽗节点移动直⾄起点，这就是你的路径。
我按照这个思路中的总结，写了⼀个算法出来，开启列表和关闭列表是基于stl来实现的。
⼤概10000*10000的地图，寻路寻下来，要⽤30秒的时间，汗颜，如果⽐较复杂的地形，要⽤1分多钟。
最后我⾃⼰对我⾃⼰的代码做了⼀个总结，发现主要慢的地⽅是这⼏个步骤：a. 遍历 open list ，查找 F 值最⼩的节点，把它作为当前要处理的节点。
实际上这个步骤，是为了直接对路径进⾏排序，如果不这么做，最终的路径，很可能会出现很多重复来回⾛的路，但是，这个BUG是可以在最终筛选节点的时候在来处理的，最终筛选的时候来处理的效率要⽐在寻路算法中直接搜索效率得多，如果你是游戏开发程序员，那么你的算法不得不这么做，使⽤⼆叉堆来搞这个步骤会⽐较快，或者你先实现短距离最佳路径，在使⽤远距离寻路时⽤短距离的⾛路函数配合最后筛选的⽅式也可以实现寻路，如果你是游戏外挂作者，你就可以不排序，⽽最后来筛选。
路径搜索算法在游戏中的应用及改进
路径搜索算法在游戏中的应用及改进游戏开发领域中，路径搜索算法是一个非常重要的部分。
主要用于实现游戏中角色的移动、寻路、避障等功能。
在这篇文章中，我们将会介绍一些常见的路径搜索算法，并讨论如何对其进行改进，以适应不同类型的游戏。
一、常见的路径搜索算法1. Dijkstra算法Dijkstra算法最初是用于解决单源最短路径问题的。
但是在游戏中，我们通常使用它来找到角色移动的最短路径。
这个算法的思路非常简单，从起点出发，不断找到与起点距离最短的那个节点，并将其标记为已访问过。
然后再以这个节点为中心，继续寻找距离最短的节点，如此往复，直到找到目的地。
2. A*算法A*算法比Dijkstra算法更加高效，因为它可以利用启发式函数来指导搜索方向。
启发函数通常是基于目的地的距离和当前节点到目的地的估计距离进行计算的。
通过将距离和估计距离相加，找到当前节点与目的地之间最小的路径，这也就是A*算法优于其他算法的地方。
3. BFS算法BFS算法是一种基于层级的搜索算法。
它的思路是先访问起点，然后访问与起点相邻的节点，并将它们加入队列中。
接下来依次访问队列中的节点，并将其邻居节点加入队列中。
如此往复，直到访问到目的地。
二、路径搜索算法的改进在不同类型的游戏中，我们需要使用不同的路径搜索算法。
有些游戏中，需要处理大量角色的运动，这时候Dijkstra算法或者A*算法可能会比较慢。
而在一些动作游戏中，需要精确控制角色的运动，这时候就需要使用更加高效的算法。
1. 公平性算法在一些游戏中，我们需要处理大量角色的运动，这些角色也很容易相互干扰。
公平性算法就是为了解决这个问题而设计的。
它可以在保证所有角色都能达到目的地的前提下，让他们尽可能地避开其他角色。
2. 高效算法在一些动作游戏中，需要达到更高的运动速度。
这时候，Dijkstra算法或者A*算法可能会显得有些慢了。
所以，我们需要使用更加高效的算法。
一个思路是把搜索空间进行预处理，这样就可以非常快地找到任意两个位置之间的路径了。
基于改进A_Start算法的地图游戏寻径研究
基于改进A_Start算法的地图游戏寻径A_Start（A－SｔAｒ）算法是一种启发式搜索策略，是在静态地图中寻找最短路径的有效方法。
A_Start 算法的估价函数f(x)定义为从起始点到节点ｘ已付出的实际代价与节点ｘ到达目标点的接近程度估计值总和，是代价函数ｇ(x)与启发函数ｈ(x)的折中。
启发函数ｈ(x)的选取直接关系到能否找到最短路径（最优解）。
A_Start算法搜索思想如下：１）新建OPEN表和CLOSED表，初始均为空。
２）在OPEN表中添加起始节点S。
３）若OPEN表为空则失败退出，否则取最小f 值节点作为当前考察点ｘ。
４）将节点ｘ从OPEN表移至CLOSED表。
５）若节点ｘ为目标节点，则最优解找到成功退出，否则，扩展节点ｘ并生成后继节点N。
６）对节点ｘ所有后继节点N 进行考察：第一：对于后继节点N 有ｇ（N）＝ｇ(x)＋ｇ（ｘ，N）。
第二：创建从后继节点N 返回节点ｘ的指针。
第三：若节点N 为OPEN表的旧有节点，将旧有节点记为ｏ，将节点N 添加至ｘ的子节点表中。
如果f（N）＜f（ｏ），则f（ｏ）＝f（N）。
若节点N 不在OPEN表中，则判断它是否在CLOSED表中。
第四：若节点N 为CLOSED表的旧有节点，将旧有节点记为ｏ，将节点N 添加至ｘ的子节点表中。
如果f（N）＜f（ｏ），则f（ｏ）＝f（N）。
否则将它添加至OPEN表和ｘ的后继节点表。
第五：计算f 值，返回步骤３）继续判断。
A_Start搜索算法的游戏寻径策略高效，但仍有一些不足之处。
首先，在寻径过程中，随着节点的扩展，会对OPEN表进行反复遍历；在大规模游戏中，反复遍历会严重影响搜索效率。
其次，在寻路过程中，根据A_Start算法的搜索策略，会对具有相同f 值节点进行对比考察；但是只有靠近目标的节点才是最优节点，导致产生大量对非最优节点的考察，直接影响搜索效率。
A_Start算法改进1、混合数据结构A_Start寻路过程中，随着节点的扩展，会对OPEN表进行反复遍历，本研究针对反复遍历OPEN表问题，使用混合数据结构对OPEN表节点进行存储和标记。
寻路算法实验报告
一、实验目的1. 熟悉和掌握寻路算法的基本原理和实现方法；2. 了解不同寻路算法的优缺点和应用场景；3. 通过实际编程实现寻路算法，提高算法设计能力。
二、实验原理寻路算法是指在一个给定图中，寻找从起点到终点的一条路径的算法。
常见的寻路算法有深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A搜索等。
本实验将重点介绍A搜索算法，并对其原理进行详细阐述。
A搜索算法是一种启发式搜索算法，其核心思想是利用启发式函数来评估路径的优劣，从而在搜索过程中优先选择最有希望的路径。
A搜索算法的估价函数f(n)由两部分组成：g(n)表示从起点到当前节点n的实际代价，h(n)表示从当前节点n到终点d的估计代价。
A搜索算法的流程如下：1. 初始化：将起点加入开放列表（Open List），将终点加入封闭列表（Closed List）；2. 循环：a. 从开放列表中选出f(n)最小的节点n；b. 将节点n从开放列表移除，加入封闭列表；c. 遍历节点n的邻居节点m；d. 如果m在封闭列表中，跳过；e. 如果m不在开放列表中，将m加入开放列表；f. 如果m在开放列表中，且新的g(n)小于原来的g(m)，则更新m的f(n)、g(n)和父节点；3. 当终点被加入开放列表时，搜索结束。
三、实验内容1. 实现A搜索算法，并验证其在不同迷宫中的搜索效果；2. 对比A搜索算法与DFS、BFS算法在搜索效果和效率上的差异；3. 尝试改进A搜索算法，提高搜索效率。
四、实验步骤1. 设计迷宫数据结构，包括起点、终点和迷宫的宽度和高度；2. 实现A搜索算法，包括初始化、搜索过程和路径输出；3. 实现DFS和BFS算法，并与A搜索算法进行对比；4. 改进A搜索算法，如使用不同的启发式函数或优化搜索策略。
五、实验结果与分析1. A搜索算法在迷宫中的搜索效果：通过实验发现，A搜索算法在迷宫中能够找到一条最短路径，并且搜索效率较高。
在较复杂的迷宫中，A搜索算法仍能较快地找到路径。
网络游戏中的寻路算法
网络游戏中的寻路算法作者：韩宇泽来源：《电子技术与软件工程》2017年第24期摘要近年来伴随网络游戏产业的全面进程，游戏设计环节对人工智能的要求已不可同日而语。
作为网络游戏设计的基础，人工智能引擎是实现高品质现实模拟的先决条件，但是在人工智能引擎中，移动系统即为基础因素，在寻路系统的实现上，现阶段大多使用迪克斯特拉算法及以决策树概念为核心的A*算法，而我在对现阶段主流算法予以对比基础上，深化了算法的优化概念。
【关键词】网络游戏寻路算法众所周知，人工智能即为现阶段快速发展的一门学科，其侧重于分析、开发模拟人的智能。
当今网络游戏产业化发展迅速，人工智能也将从根本促进虚拟游戏的发展，为游戏中的人物赋予“生命”，这将从根本深化游戏场景的真实性及游戏的可玩性。
人工智能引擎即为网络游戏的主要构成因子，人工智能会影响游戏的可玩性与玩家对游戏的认可，优秀的智能系统可以让游戏中的角色在建设及战争等特定状态下具备比人更优异的处理能力，因此可以让玩家有拥有更好的游戏体验。
目前，人工智能得到了游戏设计人员的重视，并慢慢成为深化游戏品质的主要切入点。
人工智能在游戏中一般体现于非玩家角色的行为表现，一些即时战略游戏，人工智能可以在全范围内予以智能化寻路行为，其中涵盖了单个人物的智能寻路，而且还具有群体的编队寻路、碰撞协调及多单位智能路径分配能力，而寻路的目的即怎样找到从起点到达终点的最短途径。
因为网络游戏需要一定的实时性，因此要在最短的时间范围内寻求一条相对较短的途径。
现阶段，常规的寻路模式主要包括A*算法（A-Star算法）与静态路径法（Static path method）两种。
1 Static path method在相对小的地图内，通过Static path method去查找路径能够达到精准的效果。
Static path method生成算法较为多见的包括迪克斯特拉算法。
在使用Static path method时，我们要预先计算地图内各节点到达其他节点的路径参数，在物体要到达特定目标点时，只要依附于指定的路径走就能够到达目的地。
游戏开发中一种新的高效寻路算法——B ＊寻路算法
９ ９ ０ ９ ７
≮ ． ． ≯
阻挡类型 测试 凰数
１
净辫嘲
基本算法
２ ０ ５ ０
秘 蔓 ０ ｊ 蔓 ≯ 辅 蠢
Ａ 优化算 法 ’
１ ６１ ５ ７
无 阻 挡
１
平 均
２ ９１ ３
２ ４
１８ ３ ４ ２
１２ Ｏ ５ ２
１８ ０ １ ７８
— —
端 ， 除 非 有 独 立 的 ＡＩ 理 线 程 或 独 立 处
消耗 大量 时间的寻 路搜 索， 即使 是 业 界公认最有效 的Ａ 寻路算法 。 ★ 我 自主设计 了一种Ｂ 寻 路算法 ，
它 非 常 适 用 于 游 戏 服 务 器 端 的 自 动 寻
查节点
一
ｓｔａ ｔ ｅ
＿
算 法 原理
本 算 法 启 发 于 自然 界 中 真 实 动 物 的寻路过 程 ，并加 以改善 以解决各
种 阻 挡 问 题 。 寻 路 过 程 中 探 索 节 点 （ ｅ 节 点 ）分 为 两 种 状 态 ： 自 由探 Ｏｐ ｎ 索 节 点 和 爬 绕 探 索 节 点 ，起 始 探 索 节
图２ 遇 到障碍 分 叉为两 个分支
点为 自由的 ，从 原点 朝着 目标前 进 ，
当遇 到 障 碍 时 ， 沿 着 障 碍 分 叉 为 左 右 两 个 分 支 ， 每 个 分 支 分 别 构 成 一 个 爬
算法过程
１ 起始 ，探 索节点为 自由非 爬绕 ．
节 点 ，从 原 点 出发 ， 向 目标 点 前进 。 ２ ．判 断 前 面 是 否 为 障 碍 ： 不 是 障 碍 ， 向 目标 前 进 一格 ，仍 为 自由 非爬 绕
网络游戏中的寻路算法
ｉ ｆ （ ｘ不可到达 或 ｘ在 Ｃ Ｌ Ｏ Ｓ Ｅ表 内 ） 无需
在 意 ｘ：
ｉ ｆ （ ｘｉ ｎＯＰ Ｅ Ｎ） 在 此步 骤，需要 对 比 Ｘ 的 估价参数 ｆ ； ｌ ｌ 即为想用节 点的两个 差异化路径
能 引擎是 实现 高品质 现 实模 拟 的 先 决条件 ，但 是在 人 工智 能 引 擎
中，移 动 系统 即为基 础 因素 ，在 寻路 系统 的 实现上 ，现 阶段 大 多 使 用迪 克斯 特拉 算 法及 以决 策树 概念 为核 心的 Ａ 算法 ，而我 在对 现 阶段 主流算 法予以对 比基础上 ， 深化 了算法的优化概念 。
要进 行 ２ ５ ６ ２ ５ ６ ２ ５ ６ ２ ５ ６ ８ ２ 次！ 我们不难 看 估价值 ｉ ｆ （ ｘ的估 价参 数不超 过 Ｏ Ｐ Ｅ Ｎ表 的估价
游戏的可玩性 与玩家 对游 戏的认可 ，优秀的智 能系统可 以让游 戏中的角色在建设及战争等特 定状态下具备 比人更优 异的处理能力 ，因此可 以让玩家有拥 有更好的游戏体验 。 目前 ，人工
Ａ— Ｓ ｔ ａ ｒ 算法 已然存在 其相应 的缺 点 ： 启发 式搜索灵 活性较低，程序每次加入取出两个队 度 上浪费 了大量 的时间 ； 同时，要检测有无处 于队列 中，这 也会 消耗一定 的时间 ； 而且 ，保 寻路均需还原大量的数组 ，在很大程度 上影 响
所完成环节的代价均可算 出，而且通过估值 函
数计算从本步直至最终 目的所 需的代 价，而 总
｝ 代 价为 ： 本步代价 ｗ 十最终 目的代 价 （ １ ｗ ） 众 所 周知 ，人工 智 能即为 现阶 段 快速 发 各更新 估价 值 的过 程 中，需录 入节 点 的 ｗ 即为本 步代 价 的权 值 。期 核 心理念 即 展的一门学科 ，其侧重于分析 、开 发模拟 人的 主节点，完成搜索后 ，根据终点倒推至起 点， 为 ，把全部的 中间环节与权值放置 于最优 队列 智能。当今网络游戏产业化 发展迅速 ，人工智 若完成倒推就可证明最终路径有效 。 之 中，每次都选择加权代价 最小的节点，在此 能也将从根本促进虚拟游戏 的发展 ，为游戏 中 基础上通过此节 点拓展 下属 子节点，亦为计算 的人物赋予 “ 生命 ”，这将从 根本 深化游戏场 ４ 总 结 出代价后放置 于最优 队列，直至搜 寻到 目的地 景的真实性及游戏 的可玩性 。人工智能引擎即 为止 。 综 上所 述， 目前，人 工智 能得 到 了游 戏 为 网 络 游 戏 的主 要 构 成 因 子 ， 人 工 智 能 会 影 响
基于Unity3D的自动寻路导航系统的研究
基于Unity3D的自动寻路导航系统的研究自动寻路导航系统是游戏开发中非常重要的一个部分，能够使游戏角色自动寻找最佳路径到达目的地，提升游戏的交互性和可玩性。
本文将从Unity3D游戏引擎的角度出发，对自动寻路导航系统进行研究。
我们需要理解自动寻路导航系统的原理。
自动寻路导航系统通常采用A*算法（A star algorithm）来寻找最佳路径。
A*算法是一种广泛应用于计算机科学领域的路径搜索算法，通过评估每个节点的启发式函数（heuristic function），在搜索过程中逐步选择最佳路径，直到找到目标节点。
在Unity3D中，我们可以使用NavMesh系统来实现自动寻路导航。
NavMesh系统是Unity3D内置的一种网格路径寻找系统，通过将地图划分为一系列小的三角形网格（NavMesh），实现快速的寻路和避障功能。
我们可以通过在Unity3D编辑器中设置NavMesh的导航区域，指定可行走的区域，并在运行时让角色自动寻找最佳路径。
在实现自动寻路导航系统时，我们需要考虑以下几个方面。
首先是地图的建模和导航区域的设置。
在Unity3D中，我们可以使用建模工具来创建地图，并使用NavMesh面板来设置导航区域。
通过将区域划分为可行走和不可行走的部分，我们可以在运行时限制角色的移动范围。
其次是角色的移动和寻路逻辑。
在Unity3D中，我们可以使用Character Controller 组件来控制角色的移动，通过调用Move函数来移动角色。
我们需要在场景中放置目标点，通过调用NavMeshAgent组件的SetDestination函数，让角色自动寻找最佳路径到达目标点。
自动寻路导航系统还需要考虑避障功能。
在现实世界中，角色在移动过程中需要避免碰撞障碍物。
在Unity3D中，我们可以使用NavMeshObstacle组件来设置障碍物，并通过设置NavMeshAgent组件的avoidancePriority属性来指定角色避障的优先级。
迷宫寻路游戏使用JavaScript和HTMLCanvas进行开发
迷宫寻路游戏使用JavaScript和HTMLCanvas进行开发迷宫寻路游戏是一款能够锻炼思维能力和逻辑推理的游戏，通过寻找正确路径来从迷宫的起点到达终点。
本文将介绍如何使用JavaScript 和HTMLCanvas来进行迷宫寻路游戏的开发。
一、准备工作在开始开发之前，我们需要准备好以下工作：1. 创建HTML页面，引入JavaScript和CSS文件；2. 创建绘制迷宫的画布；3. 准备迷宫的数据结构。
二、绘制迷宫为了展示迷宫，我们需要将迷宫数据结构绘制到HTMLCanvas上。
首先，我们需要创建一个画布元素和上下文对象，代码如下：```html<canvas id="mazeCanvas" width="600" height="400"></canvas>``````javascriptconst canvas = document.getElementById('mazeCanvas');const ctx = canvas.getContext('2d');```接下来，我们可以通过遍历迷宫的数据结构来绘制墙壁和通道。
假设迷宫数据结构由一个二维数组表示，其中0代表墙壁，1代表通道，代码如下：```javascriptconst maze = [[0, 0, 0, 0, 0 ,0],[0, 1, 1, 1, 1 ,0],[0, 0, 0, 0, 1 ,0],[0, 1, 0, 0, 1 ,0],[0, 1, 1, 1, 1 ,0],[0, 0, 0, 0, 0 ,0]];const blockSize = canvas.width / maze[0].length;maze.forEach((row, rowIndex) => {row.forEach((cell, colIndex) => {const x = colIndex * blockSize;const y = rowIndex * blockSize;if (cell === 0) {ctx.fillRect(x, y, blockSize, blockSize); // 填充墙壁} else {ctx.clearRect(x, y, blockSize, blockSize); // 清除通道}});});```通过以上代码，我们可以将迷宫绘制到画布上。
浅谈游戏自动寻路A算法
浅谈游戏自动寻路A*算法我们先看下最好优先算法的逻辑（起始为止为A结束位置是P，字母后数字为节点的估价值）：搜索的过程中设置两个表：OPEN和CLOSE。
OPEN表保存了所有已生成的未考察的节点。
CLOSE表中记录了已访问的节点。
算法中有一步是根据估价函数重新排列OPEN表，这样循环中的每一步值考虑OPEN中状态最好的节点搜索过程如下：1.初始状态OPEN = [A5];CLOSED=[ ] ;2.估算A5，取得所有子节点，并放入OPEN表中OPEN = [B4,C4,D6];CLOSED = [A5];3.估算B4,取得所有子节点，并放入OPEN表中OPEN = [C4,E5,F5,D6];CLOSED = [B4,A5];4.估算C4，取得所有子节点，并放入OPEN表中OPEN = [H3,G4,E5,F5,D6];CLOSED = [C4,B4,A5];5.估算H3，取得所有子节点，并放入OPEN表中OPEN = [O2,P3,G4,E5,F5,D6];CLOSED = [H3,C4,B4,A5];6.估算O2，取得所有子节点，并放入OPEN表中OPEN = [P3,G4,E5,F5,D6];CLOSED = [O2,H3,C4,B4,A5];7.估算P3得到解伪代码如下：Best_First_Seach(){Open = [起始节点]；Closed = [ ];while(Open表非空){从Open中取得一个节点X，并从Open表中删除。
if(X节点是目标节点){求的路径PATH;return PATH;}for(每个X的子节点Y){if(Y不在OPEN表和CLOSE表中){求Y的估价值；将Y插入OPEN表中；}else if(Y在OPEN表中){if(Y的估价值小于OPEN表的估价值)更新OPEN表中的估价值；}else{if(Y的估价值小于CLOSE表的估价值)更新CLOSE表中的股价值从CLOSE表中移出节点，放入OPEN表中；}}讲X节点插入CLOSE表中；按照估价值讲OPEN表中的节点排序；}}。
迷宫寻路游戏编程
迷宫寻路游戏编程迷宫寻路游戏是一种常见的益智游戏，在这种游戏中，玩家需要通过思考和推理找到从迷宫入口到出口的最短路径。
虽然看似简单，但实际上需要运用图论和搜索算法来实现。
本文将介绍迷宫寻路游戏的基本原理以及一种实现方法。
一、迷宫寻路游戏的基本原理迷宫可以看作是一个由格子组成的二维矩阵，每个格子可以是墙壁或通道。
其中，墙壁表示不可通过的障碍物，而通道表示可以通过的路径。
寻路游戏的目标是从迷宫的入口到出口找到一条尽可能短的路径。
二、迷宫寻路游戏的编程思路为了实现迷宫寻路游戏，我们可以采用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法。
其中，DFS算法以堆栈（栈）为基础，BFS 算法以队列为基础。
1. 深度优先搜索（DFS）DFS算法可以简单描述为以下步骤：（1）将迷宫的入口状态（起点）加入堆栈。
（2）从堆栈中取出一个状态，并将其标记为已访问。
（3）检查当前状态是否为出口状态，如果是则返回路径，游戏结束。
（4）如果当前状态不是出口状态，则扩展当前状态的邻居状态，并将未访问的邻居状态加入堆栈。
（5）重复步骤（2）至（4），直到堆栈为空或找到出口状态。
2. 广度优先搜索（BFS）BFS算法可以简单描述为以下步骤：（1）将迷宫的入口状态（起点）加入队列。
（2）从队列中取出一个状态，并将其标记为已访问。
（3）检查当前状态是否为出口状态，如果是则返回路径，游戏结束。
（4）如果当前状态不是出口状态，则扩展当前状态的邻居状态，并将未访问的邻居状态加入队列。
（5）重复步骤（2）至（4），直到队列为空或找到出口状态。
三、迷宫寻路游戏的编程实现下面是一种基于Python语言的迷宫寻路游戏编程实现示例：```python# 导入必要的模块import queue# 迷宫地图，0表示墙壁，1表示通道maze = [[0, 1, 0, 0, 0],[0, 1, 1, 1, 0],[0, 0, 0, 1, 0],[0, 1, 1, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0]]# 定义迷宫的行数和列数rows = len(maze)cols = len(maze[0])# 定义起点和终点坐标start = (0, 0)end = (rows - 1, cols - 1)# 定义方向数组，用于控制上下左右移动dirs = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]# 定义BFS算法函数def BFS(maze, start, end):q = queue.Queue()q.put(start)# 使用visited数组记录已经访问过的状态visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]visited[start[0]][start[1]] = Truewhile not q.empty():cur_pos = q.get()if cur_pos == end:return Truefor dir in dirs:next_pos = (cur_pos[0] + dir[0], cur_pos[1] + dir[1])# 如果下一个状态合法且未访问过，则加入队列并标记为已访问if isValid(next_pos) and not visited[next_pos[0]][next_pos[1]]: q.put(next_pos)visited[next_pos[0]][next_pos[1]] = Truereturn False# 判断状态是否合法def isValid(pos):x, y = pos[0], pos[1]return 0 <= x < rows and 0 <= y < cols and maze[x][y] == 1# 测试迷宫寻路游戏if BFS(maze, start, end):print("找到了一条路径")else:print("未找到路径")```以上是一个简单的迷宫寻路游戏编程实现示例，通过运行代码，即可在命令行中得到游戏结果。
对游戏中寻路问题的研究
摘要当下，游戏开发十分热门。
经过几十年的发展，游戏开发的变化可谓是天翻地覆。
相对于游戏中视觉效果和音效的极大提升，人工智能不能不说是滞后了。
由于人工智能是一个庞大而复杂的领域，本文不宜涉及过广，现仅就游戏中最重要、最常见的几种寻路算法（ＰａｔｈＦｉｎｄｉｎｇ）做一些总结。
关键词人工智能寻路ＢＦＳＤＦＳＤｉｊｋｓｔｒａＡ＊自从电子计算机诞生以来，在摩尔定理的统治下，计算机的硬件性能以每18个月翻一倍的速度前进着。
受其影响，现代电子游戏在视觉和音效上确实让人惊讶不已。
然而，人工智能技术的研究及其应用却还相对滞后。
游戏中的非玩家角色（NPC）的行为，一般来说，还显得比较呆板，对游戏的整体质量确实有一定的负面影响。
为了满足现代游戏的要求，有必要加强在人工智能方面的研究。
在人工智能研究领域，寻路（PathFinding）是一个很重要的内容。
最常见的例子，就是在星际争霸、魔兽争霸等即时战略游戏（RTS,Real Time Strategy）里。
这些游戏里，我们始终要用鼠标选中目标点，通过计算最短路径，让角色走到目标点。
从本质上讲，寻路就是找出从开始点S到目标点D路径的过程。
如果没有障碍物，S到D的路径就是它们的直连线。
可是，一般情况下，障碍物总是存在的。
因为多了障碍物，情况开始变得复杂起来。
于是，人们就想出了各种各样适用于各种不同情况的寻路算法。
1常用的寻路算法1.1广度优先搜索（BFS，Breadth First Search）该算法从开始点S出发，先访问所有距离开始点S一个单位的节点，再访问距离为二个单位的节点，接着是距离为三个单位的……BFS是一种比较粗糙的搜索算法，它一个个地访问每一层，直到找到目标点D为止。
这完全是一种遍历行为。
伪代码：A将根节点（root）放入队列中（queue）。
B从队列中取出最上面的节点，并且检验它是否是目标点。
B1如果是目标点，结束搜索，输出路径。
B2否则将所有未校验的邻接节点添加父节点信息后放入队列中。
游戏开发中智能路径搜索算法的研究
游戏开发中智能路径搜索算法的研究作者：潘建生来源：《电脑知识与技术》2008年第36期摘要：在游戏软件中，人工智能是一个重要而又复杂的模块，而寻路算法是人工智能运用于电子游戏中的最基本问题之一。
针对游戏中路径搜索的特点，在对一般搜索算法、常见搜索算法和启发式搜索技术进行详细地分析与研究的基础之上，结合实际应用情况，对A*算法进行了一些优化与改进。
关键词：游戏开发；人工智能；A*算法；路径搜索中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)36-2739-03Research on Algorithm of AI Pathfinding in Game DevelopmentPAN Jian-sheng(School of Computer Science & Technology, Nantong University, Nantong 226001, China)Abstract: In game software,Artificial Intelligence is an important and complicatedmodule.Shortest-Path Search is one of the most basic questions in which artificial intelligence applied to electronic games.The characteristics of the search path in the general search algorithm,commom heuristic search algorithm and technology on the basis of a detailed analysis and study,the combination of practical application,for a number of A* algorithm optimization and improvement.Key words: game development; artificial intelligence; A* algorithm; pathfinding1 引言人工智能（Artificial Inteligence）在电子游戏中运用已经有很多年了，并且在发展中变得越来越完善。
人工智能寻路算法及其在游戏中的应用研究
人工智能寻路算法及其在游戏中的应用研究作者：李志豪张毅黄健宇来源：《科学与财富》2016年第06期摘要：近年来，大型网络游戏逐渐开发，游戏开发中所用到的技术大部分为智能化、自动化技术。
其中基于人工智能的寻路算法在游戏开发中比较突出，A*搜索算法是寻路算法中反映速度最快的一种，能够在短时间内遍历诸多地点，并找寻出最短的路径。
基于此，本文将对游戏中的人工智能寻路算法中的A*搜索算法进行分析，研究其实际算法的改进，并将改进后的智能算法应用到实际游戏开发中。
前言：随着游戏的开发与应用，人工智能A*搜索算法占据了游戏设计是重要部分。
其中A*搜索算法是一种被广泛应用的最短路径搜索算法之一，在广度优先搜索模式的启发之下，进行路径搜索，其搜索函数所针对的对象是对当前搜索位置。
在实际的路径遍历中，A*搜索算法经常会走弯路，为了提升路径搜索效率，需要对A*搜索算法进行改进，并保障A*搜索算法下所搜索的路径为最优。
1.人工智能寻路算法概述1.1人工智能人工智能的简称为AI，是一种的应用于模拟场景开发、延伸以及拓展等的智能理论，是目前比较时尚的技术科学。
人工智能所包含的内容比较多，其中主要包括思维过程模拟，以及智能型我的模拟。
总体来说，人工智能所研究的对象是使得计算机能够运用专业知识去解决实际问题，模拟人类的部分智能行为。
基于人工智能寻路算法在游戏中的应用，推动了游戏的开发[1]。
1.2 A*搜索算法A*搜索算法实际上是一种启发式的算法，在很多领域中得以应用。
A*搜索算法能够在地图上的两点间找到一条路径，这条路径是两点间的最短路径。
在搜索路径之前，该算法首先需要判断，所要计算的两点间是否存在着路径。
除了A*搜索算法还有很多搜索路径的计算方式，但是A*搜索算法对于路径的计算以及搜索速度是最快的，且其算法比较灵活多变。
A*搜索算法在路径搜索环节中不会盲目，有时也能进行回溯尝试。
A*搜索算法的搜索过程，主要是通过在地图中创建与位置相对应的节点，并在地图上以移动的方式来实现。
游戏地图寻路及其真实性研究
随着社会的发展,人们物质水平的不断提高,同时得益于计算机的普及和软件技术的快速发展,游戏产业得到了快速的发展,尤其是在进入21世纪后,游戏产业迅速成为了朝阳产业。游戏中路径搜索系统是游戏系统中非常重要的一部分,好的路径搜索算法对于游戏的重要性不可言喻。
常见的路径搜Leabharlann 算法主要有深度优先搜索,广度优先搜索,Dijkstra,Floyd算法,A*算法等,其中A*算法是当前游戏开发中使用最为广泛的算法,也是游戏人工智能路径搜索中的研究重点。A*算法作为一种启发式搜索算法,在路径搜索时,相对其它搜索算法相当高效,它的评估函数是：F(n)=G(n)+H(n),其中G(n)表示从起始节点到当前节点的实际距离,H(n)表示从当前节点到下一步节点的估价值。
A*算法总是寻找估价值最小的节点,因此能够找到最短路径,但是由于在游戏地图中,算法是基于节点搜索,所以在生成最终路径的时候,虽然是最优解,但是最终路径经常出现不符合现实情形,如何解决路径真实性问题,是一个非常重要的问题。本文首先对A*算法进行深入研究,分析其产生问题的原因,然后针对A*寻路存在的问题,提出以了一种基于Floyd算法和Bezier曲线的改进A*算法,去掉了A*算法寻路中存在的拐点和多余的共线节点,避免了存在直线可走情况下走蛇型线路的问题,同时平滑了绕过障碍物时的生硬路径,较好的解决了A*算法路径真实性问题。
最后,通过仿真实验对传统A*算法,基于二叉堆的A*算法和改进算法进行最终线路效果和时间效率的对比。实验中采用30*30的矩形方格来模拟地图,生成了固定地图和随机地图,固定地图主要是对比算法的时间效率方面,也比较最终的路径效果,随机地图主要观察在复杂的环境中,算法的路径效果。
通过多次实验对比,得出的实验数据验证了改进算法的有效性,改进算法在时间消耗上优于传统A*算法,略低于二叉堆优化的A*算法,寻路效果更符合现实。
COC Like 游戏中的寻路算法-39页文档资料
18.95 如果在行军路线上，下一个目标点是墙，那么就先 攻击墙就可以了。总结一下，其实我们只
需要为每类兵种，针对它所偏好攻击的建筑群生成一张 路图，标记了一个士兵在地图任何位置所需要做的动
作：是向某个方向移动？还是站在原地开始攻击。那么 士兵每到任何一个新坐标，他都可以通过查表 O(
1) 时间得到要做的事情。只有地形破坏后，路图才需要 重新计算。计算的时间复杂度是 O(n) 的
写的迷宫游戏这不是陌陌争霸的算法么，一般转文章还 是要注明出处吧。
udfyyttgr 网页游戏 1000yx
Thank you
样的：2019-11-3 01:19:51 9.22 像营地这样的 5x5 建筑， 建筑实际占地
和 3x3 一样，步兵看起来是靠近攻击的。步兵在攻击的 时候，必须坐标轴对齐毗邻建筑，但是播放攻
击动画是朝向建筑中心的。关于寻路：COC 不同于 RTS ， 它基本上是运动的单位寻路去攻击静止
建筑。（部队交火例外，这个先撇开不谈）地形在破坏 之前，大体上路线其实大体上是固定的。而建筑也有
建筑，除了表面上看到的占据格子的面积外，还有实际 的尺寸。比如矿，空间上占 3x3 个格子，但实
体则可能是这样的：2019-11-3 01:19:49 11.36 也就是说， 对于一个 3x3
的建筑来说，它占据了 9 个坐标点 # 。当步兵攻击它的 时候，需要站在周围的一圈坐标 + 上
Hale Waihona Puke 实体不是方的，可以让兵围起来的时候大致成一个八 边形，而不是方形。对于 2x2 的建筑，则是这
限。加上地图规模不大，这让寻路模块也有了极大的优 化空间。我认为预处理可以极大的简化计算。我们可
以针对每类建筑设置一张寻路图。以 3x3 的普通建筑为 例：2019-11-3 01:21:01
游戏编程中的寻路算法研究
游戏编程中的寻路算法研究
付朝晖;丁梦;喻昕
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2007(021)004
【摘要】探讨了游戏开发中的一些寻路算法,提出了如何在游戏中使用遗传算法实现路径探索的基本思路,分析了遗传算法实现寻路的优点及其存在的问题.
【总页数】4页(P84-87)
【作者】付朝晖;丁梦;喻昕
【作者单位】长沙民政职业技术学院,湖南,长沙,410004;湖南工业大学,湖南,株洲,412008;长沙民政职业技术学院,湖南,长沙,410004
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.游戏编程在C++教学中的应用 [J], 李江华;胡群香;苏曼虹;张靖邦
2.游戏编程融入教学中的应用研究--以《程序设计基础》为例 [J], 杨兰娟;王金双;陈萍;陈融
3.游戏编程在java教学中的重要作用 [J], 杨舜尧
4.刍议游戏编程在C语言教学中的一点应用 [J], 张祎;
5.面向大型三维场景的优化分层A*寻路算法研究 [J], 朱昌龙;刘黎志
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游戏开发中会用到哪些常用AI算法
游戏开发中会⽤到哪些常⽤AI算法“⼈⼯智能”（Artificial Intelligence）简称AI，在游戏⾥是必不可缺的，请教⼀般在哪些地⽅会使⽤什么样的AI算法,⽐如寻路、战⽃等等。
游戏编程中的寻路算法在游戏关卡中常常会放置⼀些怪物（即NPC），这些怪物通常在⼀个区域内⾛来⾛去，这个区域被称为“巡逻区域”;⼀旦玩家的⾓⾊进⼊怪物的“视野”，怪物就会发现玩家⾓⾊，并主动向其所在的位置移动，这个区域称为“警戒区域”；当玩家⾓⾊和怪物更加靠近时，会进⼊到怪物的“攻击区域”，这时怪物会对玩家⾓⾊进⾏伤害。
在某些RPG（Real-TimeStrategy Game，即时战略游戏）中，NPC 在不利的情况下还会选择主动逃跑。
如何模拟这些⾏为逻辑，⽬前游戏业已经有⼀些⽐较成熟的⽅法。
1 随机寻路算法随机寻路算法适合模拟游戏中那些没有什么头脑的⽣物，它们总是在场景中漫⽆⽬的地⾛来⾛去。
可以⽤以下的代码进⾏模拟：1. npc_x_velocity = -5 + rand() %10；2. npc_y_velocity = -5 + rand() %10；3. int npc_move_count=0；4. while(++npc_move_count<num){5. npc_x+ = npc_x_velocity；6. npc_y+ = npc_y_velocity；7. } //end while在上例中，N P C 会选取⼀个随机⽅向和速率运动⼀会⼉，然后再选取另⼀个。
当然，还可以加上更多的随机性，如，改变运动⽅向的时间不是固定的n u m个周期，或者更倾向于朝某个⽅向等。
实际编程中还必须考虑到碰撞检测，当NPC 遇到障碍物后，会随机选取⼀个前进的⽅向，继续⾏⾛。
2 跟踪算法当游戏中的主⾓进⼊到NPC 的“警戒区域”后，游戏的A I 可轻易获得⽬标的位置，然后控制N P C 对象移向被跟踪的对象。
寻路算法的优化探讨
游戏编程中寻路算法的优化探讨1背景近年来，游戏产业的快速发展带动了游戏中人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，越来越多的游戏采用人工智能技术提高游戏的可玩性。
一个在市场上畅销的成功的游戏，必须既要有华丽的画面视觉效果和悦耳的听觉感受，又要有高超逼真的人工智能控制系统。
游戏开发者把AI 应用在计算机或者游戏机的游戏中，就会使广大玩家感到他们所面对的由电脑AI 系统控制的敌人(即NPC)跟现实中的敌人一样拥有人类智能，让玩家留下如临实境的体验。
如果一个游戏的人工智能做得一团糟的话，那么绝大多数游戏玩家宁愿在网络上跟真人进行对战了，或者就转投向其他拥有更高智能的游戏去了，这将给游戏制作公司带来承重的打击甚至破产。
在电子游戏中，玩家操控主要角色，而其他角色的行为逻辑由人工智能操纵，这些角色我们称之为NPC（Non-Player Character，非玩家控制角色）。
大部分游戏在开发过程中都会遇到路径探索问题，快速、准确地计算出游戏角色从地图中的A点到达B点的一条路径，一直是游戏开发者追求的目标，同时也是游戏人工智能研究的一个重要方面。
一般游戏AI 系统都是从搭建最基本的寻路系统开始，一步步修改和完善后而成的。
本文重点阐述了游戏AI 开发中最基本寻路算法及其优化。
2游戏编程中的简单寻路算法2.1问题提出考虑以下图1-1：图1-1该单位的初始位置（start）在地图的下方，想要到达地图的目标位置（goal）。
如果物体所能侦测到的地方（粉色部分所示）并没有障碍，那么物体就会直接向上走到它的目标位置。
但在距离顶端较近的位置时，物体侦测到了障碍，因而改变了方向。
该物体将不得不行进一个“U”形的路径绕过障碍物（如红色路径所示）。
通过对比可知，寻路系统能够通过搜索一个更大的范围（如蓝色区域所示），并寻找一个更短的路线（如蓝色路径所示），使物体避免绕这条由凹陷障碍物造成的远路。
我们可以通过改进物体的移动算法解决上图所示的陷阱。
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在多维空间内的移动轨迹或趋向，最终走向最优解。
它克服了传统优化方法容易陷入局部极值的缺点，是
一种全局优化算法[3，4]。
遗传算法的步骤如下：
1）对待解决问题进行编码——生物的性状是由生
物遗传基因的编码所决定的，使用遗传算法时，需要
把问题的每一解编码成一个基因编码，一个基因编码
tvy)，规格化TV——也就是说(tvx，tvy)/Vector_Length
(tvx，tvy)使得最大长度为1.0，记其为TV*。记住
Vector_Length()只是计算从原点(0，0)开始的矢量长度。
2）调整跟踪者当前的速度向量，加上一个按rate
比例缩放过的TV*：
tracker.x+=rate*tvx；
bat.x--；
if(ghost.y>bat.y)
bat.y++；
else
if(ghost.y<bat.y)
bat.y--；
……
}//end Bat_AI
这段代码放到程序中实际运行时不难发现，N P C
会迅速地追踪到目标。这种跟踪非常精确，但是在游
戏中过于精确却不一定是一件好事，因为这会使NPC
付朝晖，丁梦，喻昕 游戏编程中的寻路算法研究8 6 湖南工业大学 学 报2007年
的路径，当算法具体实现后，得到的这条路径也是唯一
的路径[2]。于是，当游戏重来时，玩家会发现NPC总是
只有一条路可走，这样就显得不够真实。玩家希望NPC
有足够的智力能找到一条适合的路径，也要有不同的选
择。如果能够为游戏中的角色设置一个智能系统来进行
物，则忽略该指令序列并继续按下一条指令序列去走
个动作方向的一个数组DirAction[]。首先通过程序生成
由1234组成的整型随机数数组，就能根据它得到NPC
行动时的方向。例如染色体{3，2，1，2，4，3，2，1，…}。
第2步要做的是将NPC置于地图的入口，然后指
示NPC根据DirAction[]数组中所列的方向指令序列一
步步地走。如果有一个方向使NPC碰到了墙壁或障碍
tspeed=Vector_Length(tracker.xv，tracker.yv)；
if(tspeed>max_SPEED){
tracker.xv*=0.7；
tracker.yv*=0.7；
}
也可以选择其它的边界值0.5或0.9等均可。如果
追求完美，甚至可以计算出确切的溢出，并从向量中
选取一个前进的方向，继续行走。
1.2 跟踪算法
当游戏中的主角进入到NPC的“警戒区域”后，游
戏的AI可轻易获得目标的位置，然后控制NPC对象
移向被跟踪的对象。跟踪算法可以模拟这一行为：
voidBat_AI(void)
{
if(ghost.x>bat.x)
bat.x++；
else
if(ghost.x<bat.x)
子游戏中，玩家操控主要角色，而其他角色的行为逻
辑由人工智能操纵，这些角色我们称之为NPC（Non-
Player Character，非玩家控制角色）。大部分游戏在开
发过程中都会遇到路径探索问题，快速、准确地计算
出游戏角色从地图中的A点到达B点的一条路径，一
直是游戏开发者追求的目标，同时也是游戏人工智能
以用以下的代码进行模拟：
npc_x_velocity=-5+rand()%10；
npc_y_velocity=-5+rand()%10；
int npc_move_count=0；
while(++npc_move_count<num){第4期8 5
npc_x+=npc_x_velocity；
缩去相应的数量。追踪过程中同样也会遇到障碍物，
因此，碰撞检测是必不可少的。程序员可以根据不同
的游戏类型设计碰撞后的行为逻辑。
1.3 闪避算法
这个技术是让游戏的N P C能避开玩家角色的追
击，跟前面的跟踪代码很相似，跟踪算法的对立面就
是闪避算法，只要把上例中的等式翻转，闪避算法就
成了，下面是转换后的代码：
tracker.y+=rate*tvy；
注意：当rate>1.0时，跟踪向量会合得更快，跟踪
算法对目标跟踪得更紧密，并更快地修正目标的运动。
3）跟踪者的速度向量修改过之后，有可能向量的
速度会溢出最大值，就是说，跟踪者一旦锁定了目标的
方向，就会继续沿着该方向加速。所以，需要设置一个
上界，让跟踪者的速度从某处慢下来。可做如下改进：
的行为看上去显得有点假。一种更自然的跟踪方式是
使跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的
中心所定义的方向矢量靠拢。
这个算法可以这样设计：假设AI控制的对象称作
跟踪者（tracker）并有以下属性：
Position：(tracker.x，tracker.y)
Velocity：(tracker.xv，tracker.yv)
正比于NPC最终位置离出口的距离。NPC所到达的位置
与出口越近，给NPC的适应性分数就越高。如果NPC实
际已到达了出口，将得到满分1，这时，循环就会自动
结束，此时得到问题的一个解。
根据遗传算法的步骤，第1步是为染色体编码，染
色体把NPC的每一个动作方向编入代码中。NPC有上、
下、左、右4个动作方向，编码后的染色体是代表这4
控制，这个系统能通过自身不断地学习，逐渐适应复杂
的环境，自己找到一条“较好”的路径，并且有较高的
效率，就会使游戏角色的行为逻辑看上去更真实一些。
这样就需要借助人工智能的一些技术，如遗传算法等。
2.1 遗传算法
遗传算法是模拟生物进化的步骤，将繁殖、杂交、
变异、竞争和选择等概念引入到算法中，通过维持一
的类中，只需要以常量的形式来保存地图数组以及起点
和终点就行了。除了存储地图，这个CNpcMap类中需
要1个数组NpcPath[][]，用来记录NPC在地图中行走的
路径。可以用由1（UP）、2（DOWN）、3（LEFT）、4（RIGHT）
所组成的动作方向序列来检测NPC走了多远，并计算出
NPC能到达的最远位置，然后返回1个适应性分数，它
if(ghost.x>bat.x)
bat.x--；
else
if(ghost.x<bat.x)
bat.x++；
if(ghost.y>bat.y)
bat.y--；
else
if(ghost.y<bat.y)
bat.y++；
……
以上介绍的3个算法可以模拟NPC的一些简单的寻
路、跟踪和闪避行为，在小游戏中会经常用到。但是，
在较大型的游戏中使用这样简单的算法就会大大影响游
戏效果了。因此，大型游戏的人工智能算法都较复杂。
2 遗传算法在路径探索中的应用
改进优化后的A*算法可以很好地胜任游戏中的路
径搜索[1]，一直以来被游戏界认为是最好、最成熟的寻
路算法之一，因而被广泛应用。由于A*算法是按照寻
找最低耗费的路径来设计，A*寻路会找到最短，最直接
thefundamentalthoughtoftheexplorationbyusinggeneticalgorithmingameprogramming,thenitanalyzeshowtorealizethe
meritandfindsouttheexistingproblemingeneticalgorithm.
（1.Changsha Social Work College，Changsha 410004，China；
2.Hunan University of Technology，Zhuzhou Hunan 412008，China）
Abstract：A few algorithm of seeking the path have been discussed in game developing，anditproposeshowtorealize
npc_
在上例中，NPC会选取一个随机方向和速率运动
一会儿，然后再选取另一个。当然，还可以加上更多
的随机性，如，改变运动方向的时间不是固定的num
个周期，或者更倾向于朝某个方向等。实际编程中还
必须考虑到碰撞检测，当NPC遇到障碍物后，会随机
家角色进行伤害。在某些RPG（Real-Time Strategy
Game，即时战略游戏）中，NPC在不利的情况下还会
选择主动逃跑。如何模拟这些行为逻辑，目前游戏业
已经有一些比较成熟的方法。
1.1 随机寻路算法
随机寻路算法适合模拟游戏中那些没有什么头脑
的生物，它们总是在场景中漫无目的地走来走去。可
口处放置1个NPC。地图可以用1个二维整数数组Map
[][]来表示，其中用0来表示可以通行的空间，1代表
墙壁或障碍物，8为入口，9为出口。游戏开发者通常
是借助地图编辑器之类的工具来生成这个数组。
接下来要使它能找到出口，并避免与所有障碍物相
碰撞。这种地图设计方法被封装在一个称为CNpcMap
被跟踪对象称作跟踪目标（target），有如下属性：