基于A*和Bresenham相结合的网络游戏寻路算法设计与实现

网络游戏寻路算法主要是解决角色以最佳的方式走到指定地点的问题.该文首先介绍了一种基于启发式搜索的A*算法和获得直线路径的Bresenham算法,并结合游戏地图,给出网络游戏寻路算法及其具体实现方法.结果表明,A*算法结合Bresenham算法实现寻路提高了目标搜索的效率,从而突显了游戏角色和怪兽的智能性,增强了游戏的可玩性.     

动态障碍的A*算法及其实现

A*算法作为人工智能中一种普遍而重要的启发式搜索算法,主要广泛应用在最短路径的搜索,特别是游戏设计中的路径搜索。游戏设计中较注重算法的速度和效率,不仅要在静态障碍物的情况下寻找最佳路径,还要在动态障碍物的情况下寻找最佳路径。动态障碍物环境下的寻路实现在现实应用中也是十分关键的。本文主要介绍了A*算法的历史、作用和方法及系统开发环境及工具,并在静态障碍物环境下和动态障碍物环境下,分别介绍了A*算法的实现。     

利用跳点搜索算法加速A*寻路

介绍广泛应用于游戏寻路中的标准A*算法,指出跳点搜索(JPS)算法使A*生成并扩展的节点数量很少,而且到达目标的速度很快.因为跳点搜索能够消除路径间的对称性,通过在直线和对角线方向上修剪节点来识别后继,在搜索时跳过了大量可能会添加到open列表和closed列表中的中间节点以及其他计算,这使搜索速度有了很大提升.在5个基准网格地图上测试A*+JPS对A*的相对加速比,实验结果表明:跳点搜索可将标准A*搜索的速度提高一个数量级甚至更多,并且速度收益的程度取决于基础网格地图的地貌,对于大的开放区域,跳点搜索更加高效.另外,跳点搜索对A*在节点扩展数量上的改进甚至比搜索时间的改进更加显著.无论从搜索时间还是从节点扩展数量上,A*+JPS都明显优于A*,利用跳点搜索算法可显著加速A*寻路.     

游戏场景中基于直接交互机制的蚁群路径规划算法

针对即时战略游戏环境中传统的路径规划算法寻路因素较为单一、信息传递较少、被敌方单位击杀概率较大等问题，提出了一种仅仅基于直接交互机制的蚁群寻路算法。这种算法不仅仅是通过在蚂蚁之间直接交互信息来传递代表寻路目标点位置的信息，同时蚂蚁还与敌方单位进行直接交互，获取在路径上对己方单位带来伤害的敌方单位的位置信息，提高我方侦察单位的存活率，从而规划出一条避开敌方攻击单位到达敌方基地的更合理路径。这种算法同时还扩大了蚂蚁的感知范围，提高了蚂蚁之间进行交互的概率，缩短了完成路径规划所需的时间。通过栅格网络和游戏《星际争霸：母巢之战》仿真地图与A*算法、人工势场算法等常见的路径规划算法做对比实验，结果表明，基于直接交互机制的蚁群算法在某些栅格地图中取得了最短的路径，而且在特定游戏场景中有最长的停留时间，有效解决了游戏场景中的路径规划问题。     

GIS领域最短路径算法初探

最短路径是GIS领域的主要问题之一,本文从静态最短路径算法和动态最短路径算法两个方面对GIS中最短路径理论和实现算法进行了分析和研究,比较了各自特点及适用条件,初步探讨了Dijkstra,A*,D*等典型的寻路算法.     

基于改进A*算法的地图游戏寻径研究

【目的】对 A*算法进行研究和改进优化,以提高基于 A*算法的地图游戏寻径效率。【方法】使用最小二叉堆和标记数组两种混合数据结构优化OPEN表的存储和遍历,用夹角余弦值作为新的启发信息,减少搜索过程中对非最有节点的考察量,通过仿真实验对标准 A*算法、改进 A*算法地图寻径进行数据对比分析。【结果】综合地提高了路径搜索的效率。【结论】通过对 A*算法进行改进优化,有效提高了基于 A*算法的地图游戏寻径效率。
     

A~*算法在游戏寻径中的应用

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,并把A*算法用程序加以实现,从而证明A*算法可以解决游戏中的寻径问题.     

基于改进A*算法的燃气微泄漏四足巡检机器人路径规划

针对四足机器人在城市燃气微泄漏巡检中路径规划的需求,提出了一种基于改进A*算法的四足机器人燃气巡检路径获取方法。首先,采用网格法构建了四足机器人的二维工作地图。然后改进A*算法的启发函数,引入了自适应调整策略,让搜索节点减少且路径更不易陷入局部最优。最后从路径长度、平均搜索时间、搜索节点个数三个性能方面进行评估,改进A*算法达到了预期效果。使用Matlab2016b作为仿真软件,仿真结果显示,改进A*算法完成了寻路任务。与经典A*算法相比,改进算法的平均搜索时间降低了52.13%,搜索节点个数减少了30.23%。该算法在尺寸200×200以下地图的路径规划中具有较高的搜索效率。     

Unity3 D随机寻路算法设计

在深入研究欧拉角与四元数的转换、插值运算等相关数学理论的基础上,设计了一个随机寻路算法,通过位置插值运算的方式对游戏对象进行逐帧位置更新,通过欧拉角与四元数相互转换的方式来完成游戏对象的角度更新,从而成功解决了游戏对象在逐帧移动过程中的位置和角度匹配问题,实现了游戏对象在场景中的随机游走功能.该算法能有效应用在各类场景游戏开发中,简化游戏的开发进程.     

基于加权启发式搜索的鲁棒性信任路径生成

在社交媒体中,信任传递在用户交互关系的建立上发挥着至关重要的作用.实际应用中,通常将信任传递过程应用于推荐系统来预测起始用户对特定目标用户的信任程度,从而更好地作出下一步决策.选择的信任路径是否较优与预测的准确性息息相关.针对路径长度和信任值在整条路径上的值分布,提出一种新的加权启发式搜索信任预测模型.该模型将改进的经典A*算法应用于信任网络进行路径寻找,其中,改进的A*算法在寻路过程中使用了二次启发并将启发函数设置为筛选条件进行路径筛选.该模型最终得到的信任路径具有相对较好的鲁棒性,相对提高了预测的准确性,而且在信任累加计算中融入了信任的衰减.最后,通过对比实验验证该模型的有效性,并分析了参数的变化对结果预测的影响.