分支限界法在游戏地图寻径中的应用

分析了游戏地图寻径中的宽度优先,深度优先和启发式搜索算法,提出了一种基于宽度优先直接标记路径的分支限界搜索算法,最多使用O(N+L)的时间完成最短路径搜索,能很好地适用游戏地图中复杂地形的寻径要求。     

寻径算法在实际工程中的改进

Dijkstra算法和A*算法是被采用得非常普遍的算法,虽然它们的基本思想很容易被理解,但在实际工程的运用中,由于对地图信息的计算量很大,导致程序运行得没有想象中的效率高.通过阐述分层、分块地图以及连接点的应用,来提高寻径算法在实际工程中的效率.     

基于地图非均匀划分的Android游戏智能体寻径算法

针对当前Android手机CPU频率较低、内存较小等手机资源不足的问题,在分层寻径算法的基础上提出了基于地图非均匀划分的智能体寻径优化算法。该优化算法在预处理阶段对游戏地图进行非均匀划分,生成抽象地图,在线搜索阶段首先在抽象地图的关键点中进行寻径,再在每个子图中进行路径搜索,最终到达目标节点。实验结果表明,与HPA* Enhancements算法和KM-A*算法相比,提出的算法搜索时间更短,遍历点数更少,能够取得更好的效果。最后,在算法中考虑了地形因素,加入了地形因子,让算法更能适应Android手机游戏的需要。     

物联网环境下的助盲寻物机器人动态路径规划

近年来,盲人及低视力患者日益增多,世界上针对盲人及低视力患者的科研开发日渐普遍,基于RFID助盲语音寻物机器人是为了解决盲人家居寻物不便而开发的一款嵌入式产品。系统以盲人生活空间作为参考,构建虚拟仿真地图,并在寻径过程中实时监测现实环境更新仿真地图,动态规划寻径算法。参考Dijkstra算法与A Star算法,构建栅格法实现局部最优路径规划;参考蚁群算法构建出路径存储修正算法,与环路修正算法一起对栅格法进行修正和补充,逐步实现对全局最优路径的规划。降低了存储空间和提高了寻径效率,减少物理实现所需要功耗与实践,准确而且高效为盲人规划出最优前进路径,并引导盲人到达寻物点。     

基于蚁群算法的对等网络自适应寻径协议

针对现有的蚁群算法在对等网络寻径中,不能根据访问的对等体状况去自适应克隆转发相应数目的蚂蚁,自适应设置克隆蚂蚁的TTL的问题,给出一种面向对等网络的自适应寻径模型,提出一种基于蚁群算法的对等网络自适应寻径协议AARP,描述蚁群在对等网络中自适应的克隆、寻径过程。分析和仿真实验结果表明,AARP能够以较低的寻径开销、较短的寻径时延,实现较高的寻径效率。     

智能型地图匹配综合算法的研究

介绍自行设计的一种依历史轨迹推导的算法，在此基础上针对地图匹配过程中出现的问题，提出一种地图匹配的智能型综合算法，实验证明：该算法是一种精度高、效率好、实用性强的地图匹配算法。     

A~*算法在地图寻径中的实用性优化

为了提高A*算法在地图寻径中的执行效率,首先深入分析了A*算法在游戏地图中搜索最优路径时影响速度的原因,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500个大小不同的游戏地图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。     

改进的基于投影的地图匹配算法

分析了基于投影的地图匹配算法,针对其局限性提出了一种改进的基于投影的地图匹配算法。通过改进算法中的八向链码,建立了线性数学模型,解决了从众多候选路段中确定GPS位置点的匹配路段这一关键问题。设计了改进的基于投影的地图匹配算法流程图,并通过结果验证了改进后的算法在匹配精度和单点匹配时间两方面都要优于原算法。     

一种鲁棒的矢量地图数字水印算法

通过仔细分析MQUAD算法的缺陷，提出一种双重嵌入的鲁棒矢量地图数字水印算法．该算法按地图内所含对象特征把矢量地图分为两层，对不同的图层采用不同算法调制水印信息到各顶点；分别计算两个图层中代表水印信息的位移量，在阈值的控制下，选择有效的顶点并计算顶点坐标平均值即得到水印信息位序列．实验结果表明，文中算法对随机噪声、扭曲变形和各种剪切具有很强的鲁棒性．     

超立方体网络最佳寻径算法研究

基于Hamming距离概念,提出一种新的超立方体网络的寻径算法,这种算法始终以最佳的寻径方式从当前结点到达邻接点并最终到达目的结点。     

涂色小游戏——容器的应用，MFC实现

本篇所展示的小游戏以通俗易懂的文字,描述了涂色过程中使用最少颜色种类的算法。其数据结构上使用vectot向量存储图的信息,set存放每条边的信息（开始结点与结束结点的编号）,使代码的健壮性和灵活性大大增强。     

基于最优路径存储的游戏寻径算法

研究了应用于游戏中的多个路径搜寻算法, 以及游戏路径搜寻的一些特点, 提出了基于最优路径存储的寻径算法. 主要是通过最优路径矩阵存储部分的最优路径, 减少大量路径的重复计算, 提高游戏中的路径计算效率. 针对游戏场景角色的移动引起路径点通行状态的变化导致当前的最优路径失效, 提出了路径更新算法, 更新最优路径矩阵当中的最优路径. 另外, 针对地图路径点规模增大的情况, 提出了地图路径点分块处理的策略, 然后对每一子块分别使用最优路径矩阵进行路径存储.     

Coevolutionary augmented Lagrangian methods for constrainedoptimization

This paper introduces a coevolutionary method developed for solving constrained optimization problems. This algorithm is based on the evolution of two populations with opposite objectives to solve saddle-point problems. The augmented Lagrangian approach is taken to transform a constrained optimization problem to a zero-sum game with the saddle point solution. The populations of the parameter vector and the multiplier vector approximate the zero-sum game by a static matrix game, in which the fitness of individuals is determined according to the security strategy of each population group. Selection, recombination, and mutation are done by using the evolutionary mechanism of conventional evolutionary algorithms such as evolution strategies, evolutionary programming, and genetic algorithms. Four benchmark problems are solved to demonstrate that the proposed coevolutionary method provides consistent solutions with better numerical accuracy than other evolutionary methods     

基于DEM格网的改进型A*路径搜索算法

为解决DEM格网上的路径搜索问题,分析了DEM格网和道路拓扑网络的共性与区别,并结合DEM格网的特点对比了Dijkstra算法和A*算法的优缺点,提出了基于DEM格网的改进型A*路径搜索算法。该算法充分考虑DEM格网上的路径可达条件,采用移动窗口法获取搜索网格候选集,并根据地理空间分布特征选取A*算法的估价函数,同时引入贪婪准则缩小搜索范围,降低问题复杂度。结合实例对算法进行了实验分析,验证结果表明了该算法的可行性和有效性。     

Optimizing Disparity for Motion in Depth

Beyond the careful design of stereo acquisition equipment and rendering algorithms, disparity post‐processing has recently received much attention, where one of the key tasks is to compress the originally large disparity range to avoid viewing discomfort. The perception of dynamic stereo content however, relies on reproducing the full disparity‐time volume that a scene point undergoes in motion. This volume can be strongly distorted in manipulation, which is only concerned with changing disparity at one instant in time, even if the temporal coherence of that change is maintained. We propose an optimization to preserve stereo motion of content that was subject to an arbitrary disparity manipulation, based on a perceptual model of temporal disparity changes. Furthermore, we introduce a novel 3D warping technique to create stereo image pairs that conform to this optimized disparity map. The paper concludes with perceptual studies of motion reproduction quality and task performance in a simple game, showing how our optimization can achieve both viewing comfort and faithful stereo motion.     

Controllable procedural map generation via multiobjective evolution

This paper shows how multiobjective evolutionary algorithms can be used to procedurally generate complete and playable maps for real-time strategy (RTS) games. We devise heuristic objective functions that measure properties of maps that impact important aspects of gameplay experience. To show the generality of our approach, we design two different evolvable map representations, one for an imaginary generic strategy game based on heightmaps, and one for the classic RTS game StarCraft. The effect of combining tuples or triples of the objective functions are investigated in systematic experiments, in particular which of the objectives are partially conflicting. A selection of generated maps are visually evaluated by a population of skilled StarCraft players, confirming that most of our objectives correspond to perceived gameplay qualities. Our method could be used to completely automate in-game controlled map generation, enabling player-adaptive games, or as a design support tool for human designers.     

俄罗斯方块的Hamming神经网络模型

人工智能技术在游戏的应用非常广泛。提出一种基于Hamming神经网络的俄罗斯方块游戏模型,该模型首先利用局势图不同位置上的方块构成一个模式矩阵,将下落的方块视为待匹配的模式,在Hamming网络的前馈层进行模式匹配,计算出模式间Hamming距离,在递归层进行迭代寻优,得到方块的最佳位置与姿态。在MATLAB上实现了该模型及其游戏,能够自动堆积俄罗斯方块。与已有的评估函数及算法相比,该模型更具有一般性,可为其他类型游戏的建模提供参考。     

分层网格划分实现海量地图标记物聚散可视化

在传统的地图可视化中,面对海量地图标记物展示会采用点聚合的方式,但是各类点聚合算法都是运行时计算,没有分层机制,在海量点的散开展示时,对于地图标记物堆叠没有过滤机制。针对这一问题,提出了分层的网格划分实现海量地图标记物聚散一体化解决方案。该方法对分层网格中心点构建K-D树索引,对海量点构建四叉树索引,通过索引和存储技术,实现了聚合的高效查询。对海量点散开时增加网格过滤,消除堆叠问题。在实验案例数据集上进行对比,结果表明,与传统的点聚合方案相比,在数据量大的情况下,计算性能显著提高,对海量标记物散开展示增加过滤算法,有效提升了用户体验。     

一种抗几何变换攻击的矢量数据盲水印算法

现有的矢量数据水印算法较难抵抗几何变换攻击。为此,提出一种针对线图层和面图层的矢量数据盲水印算法。利用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量数据地物的特征点并计算地物特征点之间的距离比值,按阈值对比值序列进行划 分,根据水印信息将特征点移动到相应的奇偶间隔之中,由此实现水印的嵌入。实验结果证明,该算法具有较好的不可感知性,对随机噪声、数据裁剪、数据压缩和几何变换等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于动态存储结构的地图贴图算法的改进与实现

游戏地图的算法在整个游戏设计中占有重要地位。通过对游戏地图算法的研究,本文对游戏地图贴图算法中的效率问题进行了分析,提出了改进算法,并在Visual C＋＋的环境下实现。通过改进地图图块的存储方法,将地图图块的句柄和地图图块的索引值等数据以二叉排序树结构的方式存储,使动态树可以随游戏的进度动态地往地图上添加图块,结构灵活,速度快。