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优化

,使用一些基本的算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本算法需要耗费大量的时间进行,...分帧.如果你的游戏并不需要在一帧中就获取完整的结果,那么我们就可以使用分帧来优化 A* 算法.我们可以设置一个循环上限,如果 A* 算法在该循环限制内没能完成,我们便暂停当前,并在下一帧继续...(译注:原文的意思应该是分段,方法是如果在设置的循环限制内不能完成的话,下一帧就从最后一个搜索节点开始重新,这种方法并不一定能正确得到结果,译文调整为分帧) 节点中保存 is_open...在开始实际之前先进行一次低层级的.你可以在原游戏地图的基础上预先构建一张由部分节点构成的地图,然后在实际真实之前,先在这张低层级地图上进行,这样你就可以获取到一条由部分节点构成的路径...aigamedev.com/open/review/near-optimal-hierarchical-pathfinding/ https://qiao.github.io/PathFinding.js

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    JS实现深度+启发(Heuristic DFS)算法

    本人在业余时间开发一个兔子围城游戏的时候,在网上寻找一种高效的算法。...最终找到这篇文章 四种算法计算步骤比较 遂从C++代码移植到了AS(Flash版,使用Player.IO作为后端),现在又从AS移植到了JS(微信小游戏需要),并使用ES6语法进行优化。...这个父类是Position对象,但为了每次初始化方便就用Object.assign给它强行覆盖(没有的时候会创建)属性 past用于存储已经路过的坐标,orders存放最优方向顺序,后面两个参数和业务逻辑有关先忽略...此时js会进行转换,this转成string类型,就会去调用 toString() { return this.x + "," + this.y } 好吧,我承认是装逼写法而已。...就是朝4个方向前进一步后和目标距离进行比较,如果更接近目标那么就是优先的方向,目的是加快朝目标。 我们把列表保存,一会儿要用到。push(-1)的目的是代表方向都搜索结束的结束标志。

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    A*初探(转载)

    你不就就会发现,如果你不使用这些简化方法,会变得很慢。...3,一些速度方面的提示:当你开发你自己的A*程序,或者改写我的,你会发现占据了大量的CPU时间,尤其是在大地图上有大量对象在的时候。...如果你觉得太过缓慢,这里有一些建议也许有效: * 使用更小的地图或者更少的者。 * 不要同时给多个对象。取而代之的是把他们加入一个队列,把路过程分散在几个游戏周期中。...但是他们会发觉游戏速度突然变慢,当大量者计算自己路径的时候。 * 尽量使用更大的地图网格。这降低了中搜索的总网格数。...它也标明了算法可以忽略的死端,这进一步提高了速度。 4,不同的地形损耗:在这个教程和我附带的程序中,地形只有两种-可通过的和不可通过的。

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    JPS算法

    在一次路过程中主动寻找障碍,通过障碍的位置计算出:经过障碍代价最小的一些关键位置,并将这些位置中代价最小的点作为下一次路过程的起点。...return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一: a.节点是的起点...节点的水平或垂直方向上有满足条件a,b的点 举个例子: 黄色节点的父节点是在斜方向,其对应分解成向上和向右两个方向,因为在右方向发现一个蓝色跳点,因此黄色节点也应被判断为跳点 (黄色点为起点,蓝色点为跳点) * * * 流程...),内存占用更小,因为openlist少了很多节点(最差的情况和A 一样,最差的是每个障碍都不连续,中间都有缝隙,这样所有地方都是跳点了) 2.只适用于网格节点类型,不支持Navmesh或者路径点方式

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    A星算法详解

    A星算法详解 前言 A星算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法,它可以应对包括复杂地形,各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。...掌握A星算法能够提高路径规划效率,应对各种复杂情况,并在实际应用中发挥重要作用。 算法原理 A星算法的核心公式为:F = G + H。算法正是利用这个公式的值来计算最佳路径。...A星算法示例 我们规定,从起点出发,可以沿着网格线或者网格的对角线方向移动,每次沿着网格线朝上、下、左、右方向运动一格,距离记为10,朝着网格对角线方向运动一格,距离记为 \sqrt{2} ×10≈...我们再从终点开始,根据记录的父节点的指针,找到A星算法的最佳劲。结果如下图所示: 第十三步 算法总结 A星算法是一种启发式搜索算法,它通过在地图上找到一条从起点到终点的路径来解决一些问题。

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    A星算法(A* Search Algorithm)

    如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星算法的文章,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。...简化搜索区域 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。...在A星算法中,通过给每一个方块一个和值,该值被称为路径增量。让我们看下它的工作原理! 路径增量 我们将会给每个方块一个G+H 和值: G是从开始点A到当前方块的移动量。

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    A*搜索算法--游戏

    仙剑奇侠传这类MMRPG游戏中,有人物角色 自动功能。当人物处于游戏地图中某位置时,点击另一个相对较远的位置,人物就会自动地绕过障碍物走过去。这个功能是怎么实现的呢? 1....路径要绕过地图中所有障碍,并且走的不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法,是最优解。 但是如果图非常大,那Dijkstra最短路径算法的执行耗时会很多。...在真实的软件开发中,面对的是超级大的地图和海量的请求,算法的执行效率太低,是无法接受的。 一般情况下,我们都不需要非得求最优解(最短路径)。...如何借助A* 算法解决游戏? 游戏地图并不像现实生活中那样,存在规划非常清晰的道路,更多的是宽阔的荒野、草坪等。换一种抽象的思路,把地图分割成一个一个的小方块。

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    游戏AI-A*(1)

    实现A*的三种工作方式: 1.基于单元格的导航图 基于单元格的导航图将地图划分为多个正方形单元或者六边形组成的规则网络,这种导航图易于理解和使用,结构相对简单,易于动态增加建筑物或者障碍等,适用于即时战略游戏或者塔防游戏...,以网格为单位,精准的需要大量的节点,对内存要求比较高。...4.A* Pathfinding Project插件 A* 的实现具有一定难度,我们通过引入A*插件,来实现具体功能。...在场景中添加一个空物体,给这个物体添加Astar Path组件,我们先使用Grid Graph来创建一个路网格。...GetComponent(); seeker = GetComponent(); //seeker添加一个回调函数,在完成后调用此函数

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