在复杂的 3D 游戏环境中如何能使非玩家控制角色准确实现自动寻路功能成为了 3D 游戏开 发技术中一大研究热点.其中 A*算法得到了大量的运用,A*算法较之传统的路径规划算法,实时性更高.灵活性更强,寻路 结果更加接近人工选择的路径结果. A*寻路算法并不是找到最优路径,只是找到相对近的路径,因为找最优要把所有可行 路径都找出来进行对比,消耗性能太大,寻路效果只要相对近路径就行了. 1.A* 算法的原理(如显示不全 刷新重试) 我们假设在推箱子游戏中人要从站里的地方移动到右侧的箱子目的地,但是这

A星寻路算法 1.准备一个close关闭列表(存放已被检索的点),一个open开启列表(存放未被检索的点),一个当前点的对象cur 2.将cur设成开始点 3.从cur起,将cur点放入close表中,然后将cur点四周不为障碍物的点放入open表中,并计算四周点的F.G.H值,设置点的父级为cur 4.依次检索open表中F值最小的点,如果出现多个F值最小的点,取离cur最近的点,并更新cur为最小的点,并将其从open表中删除 5.重复3-4步 结束条件:结束点被放入close表中,或者op

A*寻路算法的探寻与改良(三) by:田宇轩                                        第三分:这部分内容基于树.查找算法等对A*算法的执行效率进行了改良,想了解细化后的A*算法和变种A*算法内容的朋友们可以跳过这部分并阅读稍后更新的其他内容 3.1 回顾       你可以点击这里回顾文章的第二部分. 在我的上一篇文章中,我们探讨了如何用编程实现A*算法,并给出了C语言的算法实现,这一章内容中我们主要研究如何提高A*算法的执行效率.抛开时间复杂度的复杂计算,

A*寻路算法的探寻与改良(二) by:田宇轩                                                     第二部分:这部分内容主要是使用C语言编程实现A*,想了解A*算法的优化内容的朋友们可以跳过这部分并阅读稍后更新的其他内容 2.1 回顾        你可以点击这里回顾文章的第一部分. 在我的上一篇文章中,我们通过抽象的思维方式得出了A*算法的概念和原理,这一章内容中主要探讨如何用编程实现A*算法. 在数据结构与算法的学习中,每个算法都应该结合一定

A*寻路算法的探寻与改良(一) by:田宇轩                                                                    第一部分:这里我们主要探讨A*算法的基本概念和原理,对A*算法有一定了解的朋友们可以跳过并阅读稍后更新的其他部分 1.1 前言 这篇文章原来属于我的数据结构课设内容,这学期的数据结构和算法学习让我仿佛打开了新世界的大门,让我意识到优化美学和设计代码是这么有趣的事情,这是一种在编程语言之上抽象力量.因此我准备在博客园长期

原文地址: http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html ================================================ 原文地址: http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area)

关于A*算法的实现过程,简单来说就是一个计算权限的过程. 首先,创建一个地图节点类,"MapNode.lua" local MapNode = class("MapNode") function MapNode:ctor() self.--行 self.--列 self._parent = nil--父节点 self.--当前节点的总开销 self.--当前节点的累计开销 self.--启发因子 end return MapNode "AStar.lua&

A* 寻路算法 转载地址:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 原文地址: http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色

以我个人的理解: A*寻路算法是一种启发式算法,算法的核心是三个变量f,g,h的计算.g表示 从起点 沿正在搜索的路径 到 当前点的距离,h表示从当前点到终点的距离,而f=g+h,所以f越小,则经过当前点的最终路径长度也就越小. 算法当中,有两个辅助列表用来搜索路径. 搜索域(开启列表)和已搜索域(关闭列表).其中搜索域用来存放待搜索的节点,已搜索域存放已经搜过的节点. 这两个列表的用法: 1.初始化:首先把起点放进搜索域. 2.从搜索域取出f最小的节点,分别遍历上下左右,左上,右下,左下,右上

  此篇文章源自对一个有趣问题的思考,在我的另一篇博文<一个有趣的 5 X 5 方阵一笔画问题>中有详细介绍.在已知其结论的情况下,作为程序员的我,还是想利用该问题当做出发点,写一个可以遍历所有"可能路线"的寻路算法,当做学习"图"相关算法的练习.如果对那个原始问题有兴趣,点击上面的文章链接,出门右转便是. 一.问题回顾   还是要简单描述一下问题:有一个 5 X 5 的点方阵,如下图,要想用一笔画将所有的蓝色点连起来,是否有可行路线.需要满足3点要求:

前言:寻路是游戏比较重要的一个组成部分.因为不仅AI还有很多地方(例如RTS游戏里操控人物点到地图某个点,然后人物自动寻路走过去)都需要用到自动寻路的功能. 本文将介绍一个经常被使用且效率理想的寻路方法——A*寻路算法,并且提供额外的优化思路. 图片及信息参考自:https://www.gamedev.net/articles/programming/artificial-intelligence/a-pathfinding-for-beginners-r2003/ A*算法介绍 寻路,即找到一

目录 概念 强迫邻居(Forced Neighbour) 跳点(Jump Point) JPS 寻路算法(Jump Point Search) 实现原理 示例过程 JPS+(Jump Point Search Plus) 预处理 示例过程 总结 参考 概念 JPS(jump point search)算法实际上是对A* 寻路算法的一个改进,因此在阅读本文之前需要先了解A*算法. A* 算法在扩展节点时会把节点所有邻居都考虑进去,这样openlist中点的数量会很多,搜索效率较慢. 例如在无遮挡情

前言 在上一篇文章,介绍了网格地图的实现方式,基于该文章,我们来实现一个A星寻路的算法,最终实现的效果为: 项目源码已上传Github:AStarNavigate 在阅读本篇文章,如果你对于里面提到的一些关于网格地图的创建方式的一些地图不了解的话,可以先阅读了解一下下面的这篇文章: 文章链接: Unity 制作一个网格地图生成组件 1.简单做一些背景介绍 在介绍A星寻路算法前,先介绍另外一种算法:Dijkstra寻路算法,简单的来说是一种A星寻路的基础版.Dijkstra作为一种无启发的寻路算法

一.A*寻路算法的原理 如果现在地图上存在两点A.B,这里设A为起点,B为目标点(终点) 这里为每一个地图节点定义了三个值 gCost:距离起点的Cost(距离) hCost:距离目标点的Cost(距离) fCost:gCost和gCost之和. 这里的Cost可以采用直线距离,也可以采用曼哈顿距离等,只要适合就行 那么先计算起点周围的所有节点的三个值 这里设每两个相邻节点间的距离为10,那么对角线距离为14 那么计算得出,F值最小的是A点左上角的方块,将节点放入列表(数组也行)将A设为该节点的

二叉树存储路径节点 1.0中虽然实现了寻路的算法,但是使用List<>来保存节点性能并不够强 寻路算法学习1.0在这里:https://www.cnblogs.com/AlphaIcarus/p/16185843.html 更好的方法是使用堆(或者叫树)来代替列表存储节点 注意:这里使用数组来实现堆,而非使用链表实现堆 这里使用二叉树的方式来存储节点之间的关系 如果在树的末尾添加了一个较小的值, 那么需要和父节点比较大小,如果更小,则交换位置 然后再与父节点比较大小,如果小于父节点,则再次交换

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

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

A*寻路算法探究 A*算法常用在游戏的寻路,是一种静态网路中求解最短路径的搜索方法,也是解决很多搜索问题的算法.相对于Dijkstra,BFS这些算法在复杂的搜索更有效率.本文在U3D中进行代码的测试和验证.  未完待续-- 1.原理: A*通过开启集合和关闭集合对路径点收集并进行启发式函数的过滤和筛选以达到最优解的目的. 一般利用原理公式:f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始经由状态n到目标状态的代价估计,g(n) 是在从初始状态到状态n的实际代价,h(n) 是从状态n到目标

对于初学者而言,A*寻路已经是个比较复杂的算法了,为了便于理解,本文降低了A*算法的难度,规定只能横竖(四方向)寻路,而无法直接走对角线,使得整个算法更好理解. 简而言之,A*寻路就是计算从起点经过该点到达终点的路程,并使得总路程达到最小值,因此引入一个公式: F=G+H: 其中,F是从起点经过该点到达终点的总路程,G是起点到达该点的“已走路程”,H是该点到达终点的“预计路程”. 文本规定只能横竖(四方向)寻路,那么设置G=1,那么如果计算H的值? 由于H是预计路程,则在计算H时将不考虑障碍点,

这两天在做百度前端技术学院的题目,其中有涉及到寻路相关的,于是就找来相关博客进行阅读. 看了Create Chen写的理解A*寻路算法具体过程之后,我很快就理解A*算法的原理.不得不说作者写的很好,通熟易懂,图片也做的很好,可见作者在这上面是花了心思的.如果让我写,我是写不来这么好的. 唯一的不足就是,因为我学的是js,因此最后给我的源码我是用不了的......因此才有自己写一篇的打算,方面学习js人的学习.然而前面的描述我就借用他的了,因为如果然我的表达能力实在是太渣了. 简易地图 如图所示简

很多游戏特别是rts,rpg类游戏,都需要用到寻路.寻路算法有深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),A星算法等,而A星算法是一种具备启发性策略的算法,效率是几种算法中最高的,因此也成为游戏中最常用的寻路算法. 直入正题: 在游戏设计中,地图可以划分为若干大小相同的方块区域(方格),这些方格就是寻路的基本单元. 在确定了寻路的开始点,结束点的情况下,假定每个方块都有一个F值,该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价.而A星寻路的思路很简单:从开始点,每走一步都选择代价最小的格子走,直到达