基于A*算法的游戏地图寻路实现及性能比较

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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

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。

一种基于A*的RPG游戏寻路算法

一种基于A*的RPG游戏寻路算法

0 引言路径搜索是一项在各个领域中广泛应用的重要技术,是计算机游戏尤其是在角色扮演类、战略类游戏的重要组成部分。

智能游戏中的路径搜索就是玩家根据地图场景中各类物体的分布信息,控制角色找到从起点到目标节点之间最佳路径的过程[1]。

除了基本的避障算法之外,目前该领域已经有许多路径搜索算法,有传统的启发式A*寻路算法,基于抽象图的HPA*、M-A*等寻路方法,考虑地图分布信息的CDHPA*分层路径搜索算法等[2]。

这些算法虽然各有不同的优缺点,但都是希望快速找出一条最优路径,使角色能够尽快到达目的地。

角色扮演游戏简称为RPG 游戏,一般就是玩家控制角色在虚拟空间中不断地自主探索,并在探索过程不断的提升[3],场景一般都会比较大,而且会随着游戏剧情的展开而动态的变化,现有的寻路方法难以适应这些要求。

本文提出一种专门针对角色扮演游戏特点的寻路算法——分层避障寻路算法。

该算法使用分层处理提高搜索效率,A*算法选取最优路径,避障处理解决场景的动态变化问题,兼顾了大场景的快速寻路,同时也能够体现出角色的探索过程,保证了玩家的游戏乐趣。

1 典型路径搜索算法1.1 简单避障算法虚拟场景中的寻路,简单说就是向目标点靠近的过程。

如果没有障碍物,用基本的跟踪算法就可以实现。

在有障碍物的地图中,需只要使用一定的避障策略才能到达目的地。

具体的有试探法、轮廓跟踪法等[4]。

试探法的基本思路是当智能体与障碍物发生碰撞后,先退后左转或右转一定角度,然后向前移动一段距离,再根据目标位置调整朝向进行寻路。

或者随机的移动一段位置。

该方法虽然简单,但会使智能体显得比较笨拙。

相对真实和高效的寻路技术是轮廓跟踪,就是在智能体遇到障碍物一定距离时,就旋转移动方向使之绕着障碍物的轮廓进行移动[5]。

避障算法属于盲目的搜索,不能实现最优寻路,但是响应快,无论多么复杂的场景,多少对象的同时寻路,系统都会立刻响应,而且这种盲目性在游戏过程中显现出来的探索过程也正是RPG 游戏所需要的,适度的探索在一定程度上能够增加游戏的真实感。

A寻路算法在游戏中的应用

A寻路算法在游戏中的应用

A*寻路算法在游戏中的应用作者:刘娜王玉芳来源:《数字技术与应用》2012年第06期摘要:寻路是游戏开发中中非常重要的一个元素,如何高效的找到一条最短的路径是游戏AI设计的基础之一,本文比较了A*算法相对于普通的深度搜索及广度搜索在路径搜索上的优势,探讨了A*算法的原理及实现以及如何在游戏中使用A*算法实现路径探索。

关键词:游戏开发人工智能状态空间搜索 A*算法中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2012)06-0135-01近年来,随着游戏产业的发展,越来越多的游戏开始采用人工智能技术提高游戏的可玩性。

在游戏中,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。

大部分游戏在开发过程中都会遇到路径探索问题:即如何快速、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,优秀的寻路算法一直是游戏开发者追求的目标,同时也是人工智能基础算法之一。

1、常见状态空间搜索算法当求解一个问题时,由于求解问题的过程中分枝有很多,使得求解的路径很多,就构成了一个图,这个图称之为状态空间,问题的求解就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果,这个过程就叫做状态空间搜索。

常见的状态空间搜索有深度优先和广度优先,深度优先即是先按照一定的顺序搜索完一个分枝再搜索另外一个分枝,广度优先即是从起点开始一层一层向下找,直到找到目标为止。

它们在状态空间规模不大时是一个好的选择,但是它们有一个很大的缺陷就是在状态空间中穷举,当状态空间很大时,要搜索的节点数就会增长很快,效率很低,这时就需要用到启发式搜索了。

即是在搜索时对下面将要搜索的每一个位置进行价值评估,这样就可以省去大部分无谓的搜索过程从而提高搜索效率。

2、A*搜索算法启发式搜索也有很多的算法,如局部择优搜索法、最好优先搜索法等,这些算法都使用了启发函数,区别在于选取最佳搜索节点时的策略不同。

局部择优搜索法,就是在搜索的过程中选取最佳节点后舍弃其他的节点一直搜索下去。

A*算法在地图寻径中的实用性优化

A*算法在地图寻径中的实用性优化

i a eM p S e ng Ro t n G m a e ki u e
王敬 东 李 佳
( 东北 电力 大学信 息工程 学 院 吉林 市 1 2 1 ) 3 0 2 【 摘 要】为 了提高 A *算 法在地 图寻 径 中的执行 效率 , 先深入 分析 了 A*算 法在 游 戏地 图 中搜 索最优 路径 时 首 影响速度 的原 因,然后从 数据 结构方 面入 手通过 引入 最小 化堆 的方 法遍 历 开启列表 ,引入链 表对 节点数 据结 构 进 行 改进 等 手段给 出 了 A *算 法 的优 化方 案并对 该方 案进行 了理 论分析 ,最后 通过 5 0个大 小不 同的游戏地 图 0
A *算 法 是 动态 规 划 的启 发式 搜 索 算 法 [ , 国 1在 ]
内外被 广泛应 用到 游戏 中解决 地 图寻 径 问题 。它 以评
从 上 面对 A *算 法 的描 述 中 , 以看 出 A *算 法 可 主要在 以下几 个方 面严 重影 响路径 搜索 的速 度 : 先 , 首 每次从 开启 队列取 出节 点或者 把节 点放 人关 闭列表 时
对改进 后 的算 法进行 了测试 和评 估 ,实验 结果表 明改进 后 的 A*算 法有效地 提高 了路径 搜 索速度 ,切 实可行 。
【 键词】A *算 法 ,开启 队列 ,关 闭队列 关
中 圈分 类 号 :T I PTo r ie t e e fce c f A * a g rt m n g me ma e k n o t ,t e p p r fr t a a y e h e u t t a h T as h fiin y o l o ih i a p s e ig r u e h a e i n l s s t e r s l h t t e s a g rt m f A * i fu n e h e s n o p e n g me ma e e r h n o p i m o t lo i h o n l e c s t e r a o f s e d i a p wh n s a c i g f r o tmu r u e,t e tg v s t e o t z to h n i i e h p i a in mi s h me o * ag rt m y r s rc i g t e sz f co e q e e t e u e t e s a e o o t e r h n n sn h it fo d t c e fA lo i h b e t it h ie o ls u u o r d c h c l fr u e s a c ig a d u i g t e l r m a a n s s r c u a s e t t u t r la p c .Att e s me tme h p i z t n s h me o h l o ih o * h s c r id o t t e r t a n l ss f r t i h a i .t e o tmia i c e ft e a g rt m f A o a a r u h o e i la ay i o h s e c s h me, ce .Atl s ,t e s h me i t s e n v l a e y 5 0 b g a d s l d fe e c sg me ma .Ex e i n e u ts o th s a t h c e s e t d a d e au t d b 0 i n ma l i r n e a p f p rme tr s l h ws I a ef c i e y r ie o t — e r h n p e fA a g rt m n h c e s p a tc l n e s b e fe t l a s d r u e s a c i g s e d o v lo i h a d t e s h me i r c ia d f a i l. a KEYW ORDS A ag rt m , p n q e e, ls u u l o ih o e u u c o e q e e

基于电脑游戏设计的人工智能A_算法

基于电脑游戏设计的人工智能A_算法

第7卷 第2期漯河职业技术学院学报V o.l 7N o 2 2008年3月Journa l o f Luohe V ocationa lT echno l ogy Co ll egeM ar 2008收稿日期:2008-01-09作者简介:王晓红(1969-),女,河南登封人,漯河职业技术学院讲师;刘 歌(1973-),女,河南漯河人,漯河职业技术学院讲师。

基于电脑游戏设计的人工智能A *算法王晓红,刘 歌(漯河职业技术学院计算机工程系,河南漯河462002)摘要:在电脑游戏设计中经常要用到人工智能算法。

人工智能A *算法是目前最快的一种计算最短路径的人工智能算法。

本文论述了A *算法的基本原理,并以二维地图的寻径为例对A *算法进行了实例分析。

关键词:人工智能;A *算法;评估函数;寻径函数中图分类号:TS952 83文献标识码:A 文章编号:1671-7864(2008)02-0051-02电脑游戏设计的人工智能A I 指用计算机来模拟人的思维和行动。

A I 使游戏中的角色,如歹徒、怪物还有警察等,都变得更加聪明,同时增加的隐藏任务和事件为游戏的可玩性和不确定性奠定了基础。

从1994年以来,A I 原理应用了人造基因、基因突变、培养、进化等理论,并创造了一个现实的和国际互联网上的A I 生命生存空间 生命的空间 。

生命的空间 包括一个可以让用户通过键盘输入文字信息的网页,这些文字作为创造不知名虚拟生命的基因密码,在虚拟空间里生成三维生命,开始与其他虚拟生命共存。

A I 的设计开发从理论走到现实,尤其是其核心算法在游戏中实现,经历了一个漫长的过程。

在1996年举行了世界上最著名的国际象棋人机大战,俄罗斯国际象棋世界冠军加里 卡斯帕罗夫与IB M 公司的计算机 深蓝 之间的对抗,最后战成4 2。

1997年,经过IB M 一年多的改进, 深蓝 在A I 方面有了长足的进步,被称为 更深的蓝 。

这一次卡斯帕罗夫在6局较量中败下阵来。

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

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。

A星及路标寻路算法

A星及路标寻路算法

一劳永逸的固定寻路平时我尽我所能,以避免可能被解释为一个在行业中的其他游戏或开发的批评说的事情。

但在这种情况下,我不得不做出一个异常的位。

我要谈谈我们与寻路面临的一些问题。

为了证明,这些问题仍然存在,我觉得有必要使这个视频... ...在幽默和轻松愉快的精神,它的目的是,希望在采取所有这些片段在上周录得最新,最最近修补的每场比赛的版本。

正如你可以看到,我们仍然是一个强大的寻路全线长的路要走... ...它甚至在一些万元的单位销售,AAA级质量职称的问题。

它不一定是一个普遍性的问题。

许多现代游戏有高品质的寻路,寻路经常在这里显示的一些游戏。

但仍有太多的游戏,寻路,游戏在20世纪90年代,以同样的方式。

(注:只是你看到大量的PC角色扮演游戏的唯一原因归结到便利,这些都是我当时安装的游戏,问题是不特定的任何类型或任何发挥想象力的平台。

有类似的问题,大量的游戏机游戏)。

据我所知,这些游戏大多使用寻路航点图。

我认为这几个寻路的问题,您在这个视频中看到,许多我们在整个行业面临的寻路问题的原因。

我相信航点图现在已经过时。

这篇文章解释了航点图方法的局限性,并勾画出了一个更好的方法五点的说法。

曾经有一段时间,这是有意义的,使用寻路航点。

早在20世纪80年代和90年代,我们的工作受到严重的技术限制,我们不得不削减了很多弯道。

但是我们现在一个多亿美元的产业。

我们的目标平台多内核和日益增加的大量的内存,我们可以做不起寻路正确。

有一个行业AI开发中说:“寻路是解决了。

”我们每一个寻路的问题,面临着现代游戏的好方法。

我们只是不经常使用它们。

我们没有理由不寻路,在每场比赛,每次。

打跳了详细的解释。

为什么航点对于寻路让我告诉你什么是一个典型的航点图看起来。

下面是一个在魔兽世界暴风城的小片:图1。

魔兽世界暴风城的一部分,下面是一个典型的航点图可能看起来在这方面想。

图2。

同一地区的一个航点图注释还有另一种方式做到这一点,它涉及使用凸多边形来描述AI角色可以旅行。

A星寻路算法介绍

A星寻路算法介绍

A星寻路算法介绍这篇blog是由iOS Tutorial Team的成员Johann Fradj发表的,他目前是一位全职的资深iOS开发工程师。

他是Hot Apps Factory的创始人,该公司开发了App Cooker。

学习A星寻路算法是如何工作的!你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢?如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它!在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的。

本篇教程将从最基本的原理讲起。

我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子。

不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理。

稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D iPhone 游戏中实现A星算法。

现在找下到达一杯咖啡因饮料和美味的零食的最短路径,开始吧!:]一只探路猫让我们想象一下,有一款游戏,游戏中一只猫想要找到获取骨头的路线。

“为什么会有一只猫想要骨头?!”你可能会这么想。

在本游戏中,这是一只狡猾的猫,他想捡起骨头给狗,以防止被咬死!:]现在想像一下下图中的猫想找到到达骨头的最短路径:不幸的是,猫不能直接从它当前的位置走到骨头的位置,因为有面墙挡住了去路,而且它在游戏中不是一只幽灵猫!游戏中的猫同样懒惰,它总是想找到最短路径,这样当他回家看望它的女朋友时不会太累:-)但是我们如何编写一个算法计算出猫要选择的那条路径呢?A星算法拯救了我们!简化搜索区域寻路的第一步是简化成容易控制的搜索区域。

怎么处理要根据游戏来决定了。

例如,我们可以将搜索区域划分成像素点,但是这样的划分粒度对于我们这款基于方块的游戏来说太高了(没必要)。

作为代替,我们使用方块(一个正方形)作为寻路算法的单元。

其他的形状类型也是可能的(比如三角形或者六边形),但是正方形是最简单并且最适合我们需求的。

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。

基于改进A~算法的地图游戏寻径研究

基于改进A~算法的地图游戏寻径研究

基于改进A~*算法的地图游戏寻径研究
随着科技的进步,电子游戏经历了跨越式发展,游戏业的快速发展离不开游
戏开发技术的研究,基于A~*算法游戏寻路是游戏开发技术的一个热门研究课题。

A~*搜索算法虽然高效,但也有一些不足之处。

首先,在节点扩展过程中,会对OPEN表反复遍历,在大规模游戏中,严重影响搜索效率。

其次,在寻找最优节点时会对相同F值节点逐一考查比较,但是远离目标的节点不是最优节点,这样就产生了大量对无用节点的考察量。

本文的研究工作是基于A~*算法的地图游戏寻径所展开,利用改进的A~*算
法来提高地图游戏寻径的效率,并进行了仿真实验,验证了改进后的A~*算法的
有效性。

本文的主要工作:(1)针对A~*寻路算法对OPEN表反复遍历问题,本文使用混合数据结构优化OPEN表操作。

选用最小二叉堆存储OPEN表节点,可有效的提高取最小F值节点的效率。

同时使用索引数组来对OPEN表中节点进行标记,可使OPEN成员的隶属判断的时间复杂度减至O(1)。

(2)针对A~*寻路算法中产生大量无用节点的考察量问题,本文使用余弦函
数对启发函数进行改进,改进后的启发函数可有效减少无用节点的访问量。

(3)
本文为了验证改进后的A~*算法的有效性和可行性,通过仿真实验对改进前后的
A~*算法进行了对比实验分析,分别统计出改进前后算法寻路所花费的时间毫秒
数以及总的搜索节点数。

通过耗时和搜索节点总数这两个值的对比分析来评估改进后算法的有效性。

A*算法在游戏寻径中的应用

A*算法在游戏寻径中的应用

A*算法在游戏寻径中的应用应用技术l■A算法在游戏寻径中的应用孙晓平导师:郁松年(E海久之游信息科技有限公司)[摘要]图搜索技术能够从图中寻找一条从起点到目标点的路径.围绕游戏寻径问题,介绍了如何确定启发式函数进行启发式搜索,将A算法进行分析,列举实例解决游戏中的寻径问题,并且对A算法进行改进.[关键词]路径搜索启发函数A}算法人工智能中图分类号:G614文献标识码:A文章编号:1009914X(2010)13—0280~02人工智能(ArtificialIntel1igence,简称AI)是近几年来游戏业最炙手可热的研究领域.出来的大型游戏基本上都附带自动寻路的功能.为了不被这个时代淘汰,游戏开发商们都会加入自动寻路功能.不过还是有许多的游戏并没有加入,最大的例子就以最为红火的游戏魔兽世:界为首的一批游戏,还有许多游戏是近距离的自动寻路已经实现,但足距离远就困难重重,走锗路,绕圈子等等,由此可见算法还是有问题的,特别是各个开发商绝对不会把代码公开的,连客户端都看不到服务端的代码.所以寻路算法还是有需要大家'起探讨下的.我们的目的是在玩家可以忍受的等待时间内找到条最优路径.寻路算法其本质就是搜索,是…个从初始节点出发,沿着与之相连的边试探前进,寻找目标节点的过程.搜索有盲目搜索和启发式搜索.其中盲目搜索的逻辑很简单,也的确可以找到最优解,但是在算法复杂度上面,肯定是不能满足的,启发搜索是利用"启发性信息"引导的搜索,搜索效率比较高,启发式搜索中斛算法是最常用的,我们需要好好的研究,并且优化以及改进,来满足各种各样的游戏需求.1A}算法的介绍谈到寻路,每个程序或者策划都知道有个A算法.但是什么是A算法呢,以及算法思想,我下面做个介绍.此算法主要采用一'个评价函数f(n)=g(n)(n),来对OPEN~中的扩展节点进行指导和选择.其中,g(n)是从初始节点到节点I1的实际代价(即已发现最优路径的代价),h(n)是从节点n到目标节点的最优路径的代价的估计,其依赖于问题领域的启发式信息.因此,就把使用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排序节点的图搜索算法称作斛算法.如果对路径搜索问题中的所有节点lq,存在h(n)<(n),他表示偏于保守的估计,则A算法一定会找到一条到达一个目标节点的最佳路径.在A 算法中,如果采用把h木(n)的下界h(n)作为启发函数,则该算法称为斛算法在hu-0.的情况下,A}算法就成为了有序搜索算法很多地方介绍A算法都很难懂,我用我的方法来解释下A丰算法需要有2个序列,'个用来存贮待找点的序~UOPEN[],另一个用来存贮已经查找的序列CLOSE[]举个简单的例子,如图A为出发点,L为需要到达的目的地,黑色为不可通过区域,每次只能往上下左右4个方向移动.'算过程为:1)初始状态:OPEN=[A]:CLOSED=[]:A估算值4.2(估算值就是2点问的距离)2)取A,取得搜有子节点B,C,D,并放入OPEN表中://仅仅找估算值最小的点加入Closed进行下一步的计算,子节点是不在任何队列中,并且和A只有一格距离的点OPEN=【B,C,DJ:CLOSED:【AjB估算值3.6,C估算值3.6,D估算值53)取B,取得搜有子节点E,并放入OPEN表中;OPEN=【C,E,D]:CIOSED=[B,AJC估算值3.6,D估算值5,E估算值2.84)取E:取得搜有子节点无,并放入OPEN表中:OPEN=[C,D]:CLOSED:[E,B,AJC估算值3.6,D估算值55)取C,取得搜有子节点F,G,并放入OPEN表中:OPEN=[D,F,G]:CLOSED=[C,E,B,AlD估算值5,F估算值3.2,G估算值4.56)取F,取得搜有子节点H,I,并放入OPEN表中:OPEN=[D,G,H,I]:CLOSED=IF,C,E,B,A]7)………………:10CLOSED=【L,K,J,H,F,C,E,B,Aj用图来表示上面的寻路路径,就是下图遍历几乎所有的地图,广度,深度搜索算法一般也就0(3*N)的复杂度,也就是O(N)的复的路径也是非常方便的,也就再加个队列.就可以得出这样的搜索这条搜索路径,其中写字母的区域(A一C—D……一L-MN0一P)是A算法遍历过的节点.游戏中一一张独立的地图大概是ioo*100到300*300(并非是分辨率,还是能站角色数量,即能放300*300个角色的大小)这种数麓级的大小.这种情况下岩,含砾砂岩不等厚互层:钻头使用后期钻遇含砾砂岩,由于地层研磨性强, 39423947m为钻头磨损最快时期,此6m钻时逐渐变慢,由2lmin/m~52.6mjn/ m,3948—3458m钻时增加到lh到2h之间,说明此段钻头已经磨损严重.采用的钻具组合241.3mmDF1306U(14+l1.1×6)×0.38m+197MOTORO.X8.4m+411×4IOE/V×0.43m+411×4lo~/o×o.5mfl77.8nnnNMDC×9.15m+238mmSTABx 1.70m+l77.8mmDCX106.46m}127mⅡIDP4)与同层位CB42井对比CB43井此段为沙二,沙三,沙四段:用四川深远DF1306U钻头平均钻速为2.13m/hr:CB42为沙一,沙二段,使用钻头8颗,分别有百斯特M1665RS,川石的GP535X以及5颗江汉的!牙轮钻头HJ537G和颗ttIT5l7G.平均机械钻速仅为1.01m/hr.远小于2.13m/hr.从本数据可以说明四川深远DF1306U钻头更适合该地层.280I科技博览结语1)本井建井周期为54天.钻井周期37.16天,完井周期11.94天,搬迁周期4.9天,分别占建井周期的69%,22%,9%.其中钻进台月1.64,钻机月速2439.12米/台月,平均机械钻速为lO.19m/h.2)下表为CB43井和CB42井的主要经济指标对比图如图1.由本表可知,总体来说,四川深远钻头在本井得应用是成功的.在井深比CB42井少48.2m,地层情况比CB42复杂的情况下,CB43井纯钻时间比CB42少了7.33天,钻井周期比CB42少9.59天,建井周期缩短7.17天.极大得缩短了钻井及建井周期,减少了钻井成本.为以后该地区优快钻井的研究打下了一定的基础.0(N*N)>>0(N)吧.在这个实例中,它找到结果也就1O步左右.可见A算法的优势相当的明显,特别是自动寻路的距离越远,效果越好.以上就是斛算法的逻辑,如果逻辑懂了的话,就可以更加容易的理解下面的伪代码.Best.FirstSearch0Open=[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是目标节点){求得路径PA TH返回路径PA TH:)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:并将Y插入OPEN表中:j//还没有排序elseif(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//Y在CLOSE表中{if(Y的估价值小于CLOSE表的估价值){更新CLOSE表中的估价值:从CLOSE表中移出节点,并放入OPEN表中:将X节点插入CLOSE表中;按照估价值将OPEN表中的节点排序:}//endfor}//endwhile}//endfuncA算法并没有那么想很多人想的那样神秘吧.2A}的缺点2.1如何适用于动态地图A算法虽然是最大众的算法,但是也就很明显的缺点.首先A{是比较实用于静态算法的,但是大型网络游戏中有些角色都会做碰撞吧.也就是说会动态的生成障碍.这样就会影响A丰的寻路.你可能会说,网游做什么碰撞啦,不做不就没有问题了.这个的确是个解决的最捷径的办法.但是几年以后呢,玩家的需求不断的提高,又例如即将推广的着名即时战略游戏中星际二,2只小狗间肯定需要发生碰撞的.最初的即时战略,十年前的红警中处理方式是这样的.你看看可以忍受么?解决方式就是当玩家发现坦克这样行走了,在走第一弯路的时候在多点点,手动修正错误.现在一个魔兽魔兽选手会忍受这样的自动寻路么?显然不行,所以算法需要跟上时代的步伐.在目前的游戏中,比较流行的算法是动态斛算法是阱算法,这一算法的中心思想就是只在一个非常小的区域中进行重新规划.实时测试表明,D算法的优越性远远高于A}算法,性能的提升可以达到地图中节点数量的指数级增长.另一种是FocusedD*算法,在环境变化时,可以有效低降低需要检查的节点数量,其基本思路就是使用启发式来驱动研究那些有希望的节点.需要满足不同的需求需要不同的算法,很多的问题还需要在实际的工作中去发现然后去解决.具体内容不做详细解说.这里主要解说如何动态的绕开障碍物最直观的解决办法是,预先为每一个行走物体分配一个优先级,当一碰到应用技术●_可移动的障碍物,立刻重新计算行走路径,该方法的缺点是重复计算路径,耗时太多.其实当某个物体碰撞到一个处于运动状态的可移动障碍物时,可以先等待一段时间,接着若发现可移动障碍物己挪开,就可以按原来的行走路径继续前进,从而节省了重复计算路径的时间:反之,若发现可移动障碍物仍在原地,就比较两者的优先级,优先级较低则继续等待,优先级高者立刻重新计算行走路径避开可移动的障碍物.显然,运用该方法可以减少很多重复计算,加快了执行速度2.2如何满足整个游戏世界场景整个游戏场景肯定不是300*300这么小的,而是需要乘以2O倍,像魔兽这样的大世界甚至足50,6O倍.这样想要全世界的自动寻路,仅仅通过斛算法也是很难满足的.因为可能碰到动态的障碍.如果个服务器几千,甚至上万的玩家,在做寻路任务,都在世界地图点来点去,怎么处理.我的想法是,想很多地方生成迷宫那样,是一个一个的小迷宫,在拼成一个大迷宫,每个小迷宫之间具有连接处.也就是说每张地图设些相互的联通处, 这个需要游戏的场景策划和程序员之间的协调才能做到.这样的话可以将每个地图看成…个城市,使用Dijkstra算法先算出会通过那些大地图.然后在每张地图中的自动寻路再使用斛算法.这样将问题细化了,也就可以满足需求了.结语本文在分析了网络游戏地图文件结构的基础上,对网络游戏中的地图寻径方法进行了探讨.我分析和改进了A#算法,来满足网络游戏中地图的寻径问题.其实寻路算法的可以运用地方其实还有很多地方,比如说GPS导航系统,甚至是火星探测器,是无人控制的.它也是需要自动寻路来完成各种任务的.游戏行业随着硬件设施的不断提升.在人工智能的需求也会越来越多,让玩家体会到他们面对时更加智能的社会,和环境,是每个游戏开发人员所要解决的课题,我相信将来游戏开发会在这个方面花更多的精力.参考文献[1]邢传鼎,杨家明,任庆生等编着.人工智能原理及应用.上海:东华大学出版社,2005.2[2]邓婆.A半寻路算法简介..2007.2[3]高庆吉,于咏生,胡丹丹.基于改进算法的可行性路径搜索及优化.中国民航学院,2005年8月,第23卷,第4期.[4]张前哨.基于A卓算法的地图寻径的研究.硕士学位论文.武汉科技大学,2005.2.[5]即时战略游戏中寻径(Path一一Flnding)算法的原理及实现技术.http://devgamereseom/Program/Abstraet/RTSFind.htm.16IAnnandPrieditis.MukeshDala1.appingMode卜BasedDecisiOil—MakingMethodst0Games.GameProgramrninggems6,2007:211—218.[7]吴祖增,沙鹰.游戏编程中的人工智能技术.北京:清华大学出版社, 2006.[8]胡俊.游戏开发中的人:智能研究与应用:[硕士学位论文].成都:电子科技大学.2007.[9]林尧瑞,马少平.人工智能导论.北京:清华大学出版社,2002.[1o]中国人工智能学会.人工智能回顾与展望.北京:科学出版社,2006. 28—3O.科技博览I281。

基于二元堆的A *算法及其在游戏地图寻路中的应用

基于二元堆的A *算法及其在游戏地图寻路中的应用
高 算 法 效率 的 目的 。模 拟 实验 结 果证 明 了基 于二 元 堆 的 A ・算 法 比标 准 A ・具 有 更 高 的执 行 效 率 。
【 关键字】 :A・算法
1引 言 .
地 图寻路
二又堆
将 n插 入 O e T bea ; p n a l e
J e e n在 Opn al l s e T be中 ) I i n的估价值( pn k的估价值) t ( O e1 更 新 Opn a l e Tbe的估 价 值 : J e e/ l / s n在 Coe' be中 lsdr l a I 珀 的估 价 值 < ls T be的估 价 值) Coo a l d I 更 新 Coe' be中 的估 价 值 : lsd a l t 从 Coe a l 移 出节 点 . l ̄T be中 并放 人 O e T be中: p n al J
索 效 率 。 发 式 搜索 的核 心是 估 价 函数 n = n +h ) 中 f 启 】 】 ( ,其 n 点 的 实际 代价 ,( 是 从 n 目标 节 点最 佳 路 径 的估 计代 价 。 hn 1 到
2 A・算法 简 介 .
A・ 法 具有 许 多 的 优点 . 果起 点 和 终点 之 间 存 在有 效 路 算 如 ( 是节 点 n的估 价 函数 。 n 在 状 态 空 间 中从 初 始节 点 到 n节 径 。 算 法 就 一定 能 够 将它 找 到 。A 算 法 是启 发 式 搜索 算 法 中 n ) 1 实 A・ ・
搜 索状 态 最 少 的 一种 算 法 .它使 启 发 式 函 数得 到 了最法 复 杂 度 分 析 可 知 。 ・ 法 需 要 频 繁 维 护 A 算 A 算 法 是 一 种典 型 的启 发 式搜 索 算 法 它 的估 价 函数 表 示 O e T b ・ p n al e和 C o d l .并 且 每 次 都 需要 对 O e T be表 ls e表 e pn a l 为: 中 的节 点进 行 排 序 。 势 必会 影 响算 法 的性 能 , 这 这显 然 无 法 满足 游 戏实 时 性 要 求 较 高 的特 点 。 当同 时 应用 算 法 进 行 寻径 时 。 耗 其 其 中 f n是节 点 n的估 价 函数 , 示 从 初 始 节 点 经过 节 点 n 时会 令 游 戏 玩家 无 法 忍受 。 ,) ( 表 因此 根 据这 一 特点 。 们 在算 法 中 引 我 到 目标 节 点 的最 佳 路径 的 代价 。E( )表 示 从 初 始节 点 到 节 点 n 入 二元 堆 ( ia ep 进 行 节 点 的排 序 , 而 提 高算 法 的效 率 。 n Bnr H a ) y 从 的代 价 ; (1 h n是从 节 点 n到 目标 节 点 的 最 短路 径 的代 价 估 计 。 由 3基 于二 元堆 的 A 算 法 . ・ 于 f) ( 是无 法 预先 知道 的, n 因此 , 们 用 前 面 的 估 价 函 数 n做 近 我 ) 二 元 堆 是 一棵 二 叉 排 序 树 . 父 亲节 点 总 小 于 两 个 孩 子节 其

浅谈游戏自动寻路A算法

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;}}。

基于A算法的游戏寻径的设计与实现

基于A算法的游戏寻径的设计与实现

基于A*算法的游戏寻径的设计与实现作者:王豫峰, 韩璞, 王华彬来源:《电脑知识与技术》2011年第30期摘要:在游戏中,寻径算法占有很重要的作用,A*算法广泛应用于游戏寻径,是目前比较流行的启发式搜索算法之一。

该文首先介绍A*算法的思想,并通过矩形方格模拟游戏地图,应用A*算法实现最优路径的搜索。

关键词:A*算法;地图寻径;启发式搜索中图分类号:TP313文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)30-7450-02Design and Implementation of Game Map Path Finding Based on A* AlgorithmWANG Yu-feng1, HAN Pu1, WANG Hua-bin2(1.Nanyang Institute of Technology , Nanyan 473000, China; 2.Wuhan Tianhe Technology Co., Ltd., Wuhan 430000, China)Abstract:Path-finding algorithm is the most important issues in the developing of game.A*Algorithm is one of the most popular Heuristic searching,that is the most widely used algorithm in the field of game map path-finding. This paper analyzes the principle of A* algorithms and realize the best path-finding by using rectangular grids to simulate the game map.Key words: A* algorithm; map path-finding; heuristic searching在游戏开发中,智能寻径是非常重要的一个模块。

FLEXAS3做FlashGame地图寻路实例

FLEXAS3做FlashGame地图寻路实例

FLEX AS3 做Flash Game 地图寻路实例1.总结目的在地图中,通过鼠标或者由程序自动运行,让一个人物自动从地图的一点走到另一点。

需要计算两点之间的最优路线,要实现这样的寻路算法。

最常规和最简单的方法,使用A*算法。

本篇总结不具体讲解A*算法的实现以及原理,主要告诉怎么用。

后面的总结中我会陆续把A*算法进行详细分析,希望大家学习。

2.开发流程2.1. 地图加载1)在寻路过程中,地图是被分为若干个小格子,当然,根据格子数量的不同,上面是有一个由20*20的地图拼起来的地图,每一个地图块是有20像素*20像素元件做成。

每一个地图块是2帧构成,地图帧是人物可以行走的路线,第二帧是障碍物(桌子)。

上面的地图是路线和障碍物8比2的概率生成,参考代码:Block 是地图块元件类。

用Flash cs3 已经做好。

this.mass_x_count 是指地图X轴上板块数量this.mass_y_count 是指地图Y轴上板块数量distancex 是指地图X轴离边界Left的距离distancey 是指地图Y轴离边界Top的距离aNodeMap 是一个2维数组,记录着每一个地图块当前的状态,是障碍物还是路线。

地图初始化中,根据两个For循环嵌套,生成一个表格状的地图。

这里我不在详细介绍,详细会AS3的一定可以看的懂。

2.2. 地图上移动人物加载1)路线寻路肯定要有一个元件在地图上移动,才可以正确的显示出寻路的过程。

无论是一个人物移动或多个人物移动,基本做法相同,下面我们就来加载一个人物物件到地图上来。

Waiter 是一个移动的任务元件。

在这里我们叫“服务员元件”Timer 是为服务员增加一个timer事件,主要目的是为了服务员从一个地图块移动到另一个地图块,不是跳过去的,而是慢慢的移动过去的。

此方法主要在加载完地图后调用,指定人物加载的X,Y坐标,进行加载。

2.3. 选择移动目的地1)地图和服务员加载完成后,我们需要选择服务员移动的目的地,选择的方式有很多。

基于js的A星算法自动寻路的实现

基于js的A星算法自动寻路的实现

利用A*算法自动寻路

A*算法里节点五元组[x,y,G,F,father]中的x,y指 的是坐标,也就是说传给它的地图应该是列优 先的,而我们用Tiled软件得到的地图数据是行 优先得到的一维数据。
定义函数的同时进行调用

第31-32是定义一个函数,然后调用它。我们通常这么做。 第34-35行我们换一种形式定义一个函数然后调用它。 第37行定义一个函数立即调用它,函数名为a 第38行也是定义一个函数立即调用它,函数名为a 第39行也定义一个函数立即调用它,没有函数名 总结:
函数定义结束 后立即调用
Open表不空条 件下递归调用
处理一个节点

整个匿名函数的工作分为四个部分,如图。其 中第36行和第61行描述的工作是可以互换的
1.
如果obj是目标节点,则输出路径

回顾下节点五元组:[x, y , G ,F ,father],obj[0]和obj[1]及e_p[0]和e_p[1]分别表示当前节点及终 点的横、纵坐标,如果它们相等,说明当前节点就是终点。 ele[4]表示ele节点的父节点,unshift函数用于将一个元素加入数组的前面。 输出路径的过程就是不断地根据father指针进行回溯(30-33行),依次将当前节点的父节点 加入到ways数组的前面,当回溯到起点时,由于起点的father为null,故循环结束,得到了完 整路径。

当前节点坐标分别是obj[0],obj[1],邻居节点坐标为[i,j],

如果邻居既不在open表,也不在close表,并且可通过,则计算其代价后 放入open表

is_exist用于判断当前节点是否在一个数组中 G的计算方式:如果邻居与当前节点横纵坐标有一个相同,则新距离为1,否 则为1.4,然后将当前节点的G值与新距离相加作为当前邻居的G值。 H的计算方式:使用两点之间的距离公式计算当前邻居与终点的距离 open.push([i,j,G,F,obj]);这行代码将邻居放入open表。放入open表的邻居节点除 了坐标属性i和j之外,还增加G,F,和obj三个属性:

游戏地图寻路及其真实性研究

游戏地图寻路及其真实性研究
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。

基于A_算法的游戏地图最短路径搜索

基于A_算法的游戏地图最短路径搜索

搜 索) 有 提 示 信 息 和 (启 发 式) 搜索 [1]。 最 短路 径搜 索, 就是 根据游 戏地 图中 的地形 和 障 碍 ,寻 找 一 条 从起 点 到 终 点 的 最 近 、 最 直 接 的 路 径 的 算 法 。许 多 著 名 的 游 戏 均采 用了 该技术 , 如帝国 时代 和圣 剑英雄 传 等 。在 大 多 数 计 算机 教 材 中 , 径搜 索 路 算法 大多 建立在 数学 中图 的基础 上, 即图 是 由 边(edges)连 接 的 一 系 列 点 (vertices) 的集合。而在瓦片 (tiled) 戏 地 图 中 , 游 我 们可以把地图中的每个瓦片 (tile) 看作点, 并 且 邻 接 瓦 片 间 由 边(edge)连 接 。本 文 中,我们假设使用的都是这种二维栅格 (grid) title 游 戏 地 图 。 的 1968 年 , 们 提 出 了 A* 算 法 , 算法 人 该 结 合 了 像 BFS (Best-First-Seareh)的 启发 式 方 法 和 Dijkstra 算 法 的 形式 化 方 法 。 BFS 像 算法这样的启发式算法通常给你一种估 计的方式来解决问题而不能保证你得到 最优解。 A*算法却能够保证找到最短路径。
算法与语言145软件导刊基于a算法的游戏地图最短路径搜索崔振兴顾治华武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430063介绍了常用的搜索算法思想重点剖析了采用启发式a算法实现大地图与复杂地形的最短路径搜索在对估价函数特性进行分析的基础上讨论了它的几个一般构造原则并简要介绍一些常用的启发函数
算法与语言
可 以 改 变 A* 算 法 的 性 能 。 从 技 术 上 讲 , 果 h(n)>h*(n), 时 该 如 这 算 法 只 能 称 为 A 算 法 ,而 不 能 称 之为 A* 算 法 。然 而 , 本 文 中, 者 仍 称 之为 A* 在 作 算 法 , 为 它 们的 实 现 相 同 , 且 游 戏 编 因 而 程界并未严格区分它们。 2.2 构造启发函数时应考虑的因素 (1) 度 与 精 确 度的 权 衡 速 A* 算 法 这 种 基 于 启 发 函 数 来 改 变 其 行为的能力在游戏中经常运用。速度和 精度之间的运行速度折衷可以提高游戏 有 效 性 。在 大 多 数 游 戏 中 , 们 并 没 有 必 我 要 找出两 点之 间的 最佳路 径, 你所 需要 的 可以是接近最佳路径的路径。你在速度 和精度之间的权衡取决于你想在游戏中 做什么, 者你计算机的速度。 或 假如游戏中有两种地形,平地和山 脉, 其路径的时间花费分别是 1 和 4, 那么, A* 算 法 沿 着 平 地 搜 索 的 距 离 将 会 是 山 脉 的 4 倍。这是因为可能存在这样一条路 径 , 着 平 地 前 进 从 而 绕 过 山 脉 。你 可 以 沿 加 快 A* 算 法 的 搜 索 速度 , 种 方 法是 : 一 使 用 2 作 为地 图中 两 空间 的启 发距 离, A*算 法比 较 4 和 2, 不会像 比较 4 和 1 那么 糟 就 糕了; 一种做法是: 算法将山脉地形 另 A* 的 运动 时间 花费 设定 为 3 来代 替实 际 的 4 以减少算法在山脉周围搜索的次数。 种 2 方法都放弃了最理想的路径而得到了更 快的搜索速度。 速度和精确度之间的选择不一定是 静 态 的 。 可 以 根 据 CPU 的 速 度, 径 搜 你 路 索的时间片数, 图上的单元数量, 个 地 每 单元的重要程度, 戏的难度级别, 者 游 或 其它的因素做出动态的选择。做出动态 选 择 的 一 种 方 法 是 :创 建 一 个 启发 函 数 , 假设穿过一个栅格空间的最小时间花费 是 1, 建 如 下 的 花 费 函 数 : 构 g ' (n)=1 + alpha * ( g (n) - 1 ) 若 alpha=0, 修 正 的 花 费 函 数 g'(n) 恒 则 等 于 1。 在 这 种 情 况 下 ,地 形 的 花 费 就 完 全被忽略了, 地图上所有的栅格只有可通/ 不 可 通 。 若 alpha=1, g'(n)=g (n), 则 g (n)为 原 始 的 花 费 函 数 ,这 时 就 会 完 全 获得 A* 算 法 的 优 点 。 可 以 设 置 alpha 为 0 到 1 间 的任意值。 速度和精确度间的选择不一定必须 是 全局的 , 可以根 据地 图中 某些区 域的5
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基金项 目: 湖北 省教育厅科学技术研究基金 资助项 目( O 8 3 l Q2 l 6O ) Q2 O 5O , O O 1 1

9 ・ O
陕 西 科 技 大 学 学 报
第 2 9卷
函数 ^ 是从 节点 ,到 目标节 点 的最小代 价 评估 值 . 择 一个 好 的启 发 式 函数 是 重要 的 , 同 的启 发 式 () z 选 不 函数 会影 响 A 的搜 索性 能 , 个具 有 , =g 7 +^ 策 略 的启 发式 算 法能 成 为 A 一 () () () z 算 法 的充 分 条 件 是 [ : 1搜 索树 上存 在着从 初 始节点 到 目标节点 的最 优路 径 ;2 问题 域是 有限 的 ;3 所 有节 点 的子节 点 3 () ] () () 的搜 索代 价值 >O ( ) ( < 一^ , ( ( ) ;4 ^ ) ( ) , 为节 点 移动 到 目标 的实际代 价值 ) 1 z .
№ . 6
陕西 科 技 大 学 学 报
J OURNAL OF S AANXIU NI H VERS TY C ENCE & TE I OF S I CHNOLOGY
De . c 201 1

Vo . 9 I2
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文 章 编 号 :O 05 1 (0 10 —0 90 l0 —8 1 2 1 )60 8 —5
氏距 离) 法、 ( 比雪 夫距 离) 法和 动 态 A 算 A 切 算 算 法 5种 算 法进行 了寻路 仿 真 实验 , 比分 对 析 了各种 寻路 算 法的性 能. 实验 结 果 表 明 A 算 法是 各 种 寻路 算 法 中扩展 节 点数 量 最 少和 计 算耗 时 最短 的一种 算 法 ; 当采 用不 同的 启发 式 函数 , 寻路 时扩展 的节点 数量 也不 同, A 因此 选
初始 节点 经 过节 点 到 目标节 点 的最 佳 路 径 的代价 ; ) 示从 初 始 节 点 到任 意 节 点 的代 价 ; 发式 g( 表 启
* 收稿 日期 :0 10 —7 2 1-90 作者简介: 邱 磊(92 )男, 1 8 一 , 湖北 省 武汉 市 人 , 师 , 士 , 究 方 向 : 件技 术 、 工智 能理 论 讲 硕 研 软 人
该 是 绕过 障碍 物并 且 到达 目的地最 短 的 路 径 , 完成 这 个 任 务 的最 好 的算 法就 是 A . A 算 法 作 为 一种 灵
活 的、 高性 价 比的寻路 算法 , 直被 游戏 行业 所广 泛采 用 _ , 多游 戏 中 的寻路 算 法 都基 于 A 算 法 , 一 1很 ] 如红 色 警戒 、 国时代 等. 质上 讲 , 算 法反 复检 查 它 已经看 到 但是 还 没 有 搜 索到 的最 有希 望 的 位 置 , 帝 本 A 当一 个 位置 被搜 索 到其恰 好 就是 目标 时 , 算 法结 束 ; A 否则 , 为进 一 步 的搜索 它将 记录 这个 位置 的所有 相邻 位 置 . 文对 比分 析 了各种 寻路 算 法 的性能 , 针对 A 算法 , 本 并 采用 了 3种不 同的启 发式 函数 以分 析其 对 A
A 是 一种 典 型 的启发 式搜 索算 法 , 果 一 个估 价 函数 可 找 出最 短 的 路径 , 称 之 为具 有 可 采 纳性 . 如 则 A 算 法是 可采 纳 的 , 的估 价 函数 表示 为 : )=g 示从 它 厂( : ( 十h n [ 这 : ] 厂( 是 表
基 于 A* 法 的 游 戏 地 图寻 路 实现 及 性 能 比较 算
邱 磊
( 汉船舶职业技术学 院电子系 , 北 武汉 武 湖 405 ) 3 0 0
摘 要 : A 在 算 法描 述 的基础 上 , 出 了基 于分层 寻路 思想 的 A 给 算 法优 化 方 法 及 划分 游 戏 地 图的 6种 方式. 对 2 ×2 —5 0个 节点 的 游戏地 图 , 用栅 格 法按 8方 向连接 对 游戏地 图 针 6 0 2 利 进 行 了划分 , 别采 用 D jsr 分 i t k a算 法、 向宽度 优 先搜 索算 法 、 ( 双 A 曼哈 顿距 离) 法 、 ( 算 A 欧
算 法执 行结 果 的影 响. 1 A 算 法 的描 述 A 法 是把 常规 方法 ( Di sr 算 法 ) 算 如 j ta k 和启 发式 方 法 ( 最 佳优 先 搜 索 算法 ) 合在 一 起 的更 为 折 如 结
中的算 法 , 相对 于最 佳优 先搜 索算 法来 说 要更 加贴 近 于 Di sr 算 法 , 管基 于“ j ta k 尽 无法 保证最 佳解 ” 的启 发 式方 法 , 却 能保 证 找到一 条 最短 路径 , A 即找到 最优 解.
择 一 个 高效 的启发 式 函数 对 A 算 法是 至 关重要 的. 关 键词 : 游戏地 图 ; 图划分 ;寻路 ;A 地 算法 ; 发 式 函数 启 中图法 分 类号 : P 8 TP 0 . T 1 ; 3 16 文献 标识 码 : A
0 引 言
游戏 , 国外称 之为 “ 九艺 术” 是一 种世 界 范 围内 的通用 语 言 . 着互 联 网技术 的应 用 以及 软 件技 术 第 , 随 的 突破 , 工 智能 的应 用获 得 了进 一步 推广 , 人 而路 径搜 索 是人 工 智 能搜 索 技 术 的一 个 重要 应 用 领 域. 目前 中 国网络 游 戏 、 机 3 增 值 等业 务 迅速 发 展 , 路技 术 已经成 为 众 多游 戏 的一 个 核心 组成 部 分. 手 G 寻 物体 按 照某 种指定 目的地 的方 式移 动 , 其就 要求 程 序必须 能 够找 到一 条从 起点 到 目标点 的最 佳路 径 , 条路 径应 这
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