A*算法的改进及其在移动端游戏中的运用

本文依据A*算法的特点分析了影响A*效率的因素,通过分析二叉堆的特点并且结合实际应用情况,在A*算法中引入二叉堆算法,以此达到提高A*算法效率的目的。实验结果最后证明了基于二叉堆的A*算法比初始的A*具有更快的执行速度。     

基于二元堆的A^＊算法及其在游戏地图寻路中的应用

本文根据A*算法的基本特点分析了影响A*算法效率的原因,通过在A*算法中引入二元堆,从而达到提高算法效率的目的。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。     

A*算法在游戏地图寻径中的应用与实现

寻径算法主要解决如何从图中寻找一条从起点到目标点的路径问题。本文分析了网络游戏中地图文件结构,比较了几种地图寻径算法,并重点介绍了一种典型的启发式搜索算法——A算法原理及其在游戏地图寻径中的具体实现方法。该算法简单、快捷,在实际应用中获得了较好的效果。     

路径诱导系统中双向启发式A*算法研究

针对实际城市交通路网最优路径规划中存在的计算效率问题,研究了最优路径算法的快速实现技术,提出了一种双向启发式A*诱导算法。在分析经典Dijkstra算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法分解搜索空间,采用完全二叉堆结构来实现计算过程中数据的存取,从而提高了算法的执行效率。实际路网仿真结果证明了该算法的优异性能。     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

研究了复杂未知环境下移动机器人的路径规划问题,旨在解决当机器人具有相当大的可视半径时,传统的滚动规划算法在解决路径规划问题时效率不高的问题。提出了一种局部规划中采用改进的A*算法的滚动规划算法。该算法引入一种二叉堆数据结构来存储局部规划待考察的节点,通过减少局部寻优中比较的次数来提高搜索的速度。仿真结果表明,该算法在解决这类路径规划问题时,能显著提高路径规划的效率,对其他的路径规划算法也有重要的借鉴意义。     

动态拓扑网络最短路径启发式算法

针对动态拓扑网络的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用椭圆曲线参数设定启发函数初始值,进一步缩小搜索范围.采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验结果表明该算法具有良好的性能.     

游戏开发中智能路径搜索算法的研究

在游戏软件中,人工智能是一个重要而又复杂的模块,而寻路算法是人工智能运用于电子游戏中的最基本问题之一。针对游戏中路径搜索的特点,在对一般搜索算法、常见搜索算法和启发式搜索技术进行详细地分析与研究的基础之上,结合实际应用情况,对A*算法进行了一些优化与改进。     

基于分层路网的路径规划算法

为了提高路径规划的效率,提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在,建立分层地图数据库,然后以启发式A*算法为主搜索方式,结合优先队列二叉堆来管理开启列表,完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示：启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右,同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上,且将路径规划耗时控制在3s以内。实现结果表明,所提算法具有很高的运行效率,同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。     

游戏中路径搜索算法研究

路径搜索是游戏中非常重要的一部分,A*算法是最常用的搜索算法,但是使用A*算法搜索出的路径的真实性常常不能让人满意。本文介绍A*搜索算法及存在的路径问题,针对该算法在游戏中暴露的问题,提出一种平滑改进的算法,较好地解决了这个问题。     

基于Silverlight网页游戏的寻径优化算法

为了解决A*路径搜索算法在Silverlight网页游戏中的搜索费时和路径曲折等问题,在结合光线跨越算法和引入父结点指针的二叉堆存储开启列表的A*算法的基础上,提出了一种基于Silverlight网页游戏的寻径优化算法。该算法在现有研究的基础上使用光线跨越算法减小A*算法搜索规模,同时将动态关键点技术与光线跨越算法结合来优化算法返回的路径。将该算法在游戏所使用的网格地图中进行实验,实验结果表明,该算法能够有效地根据系统设定的通行条件寻找出一条最优的实际可行的路径,同时缩短寻路的时间消耗和所寻的路径长度,提高游戏的可玩性。     

MMOG中NPC的路径搜索算法的研究

MMOG中传统的寻径方法只为NPC提供一条最优路径,导致群体NPC移动时发生堵塞.本文提出一种基于迭代加深思想的DIDA*算法,提供多个较优的路径解决群体NPC移动问题.由于地图信息的变化,NPC在移动过程中遇到未知障碍物,本文采用一种局部连接Hopfield神经网络训练NPC实时躲避动态障碍物,实验结果表明DIDA*算法可以使群体NPC快速找到目标节点,路径变化时NPC可以绕过障碍物到达目的地,适应MMOG中环境的动态变化.     

游戏开发中智能路径搜索算法的研究

路径搜索是许多游戏特别是即时战略游戏的核心组成部分,首先介绍了游戏中路径搜索的相关概念。路径搜索的算法有很多,不同的搜索算法有其不同的搜索策略、时间效率、空间消耗与应用场合。分析对比了多种路径搜索算法的运行数据之后,详细讨论了A^＊算法。由于游戏中的路径搜索有其自身的特点,针对游戏中路径搜索的具体要求从搜索效率、路径的真实平滑性和动态变化状态空间的适应性等方面对A^＊算法进行了优化和改进。     

一种基于改进Theta *的机器人路径规划算法

对Theta *算法进行改进,并用于解决机器人路径规划问题.首先,将障碍物对机器人产生的斥力作为一种惩罚函数加入到启发函数中,并合理地选择惩罚函数权重以确定启发函数.在此基础上,改进A *算法的变种——Theta *算法,提出对路径进行平滑处理的PS_Theta *算法.最后在二维仿真环境中进行验证及数据统计,并推广至三维复杂环境中,实验结果证明了算法的合理性与有效性     

基于改进A*算法的三维航迹规划技术研究

A*算法在实现节点搜索时执行的是大空间搜索,该方式在三维空间中对时间和内存的消耗都较大。结合无人机的机动性能限制以及飞行任务来改进A*算法,可以达到缩小搜索空间的目的,同时对open表的管理进行改进,以减少扩展节点排序所花时间,从而整体缩短规划所需时间。通过此种方式规划出来的航迹能够最大程度地满足无人机的机动性能要求,仿真结果表明,此种方式计算速度快且能保证性能接近最优。     

启发式最优航迹规划算法数据结构的改进研究

结合航迹规划多约束条件的实际,改进了启发式A*系列算法的流程及数据结构,将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,提出一种装箱式方法管理CLOSED表,提高了对重复节点的查找效率,解决了并行A*算法中维护CLOSED表时存在的数据访问冲突问题,使得算法更加适用于实现并行多核编程。采用最小二叉树的方式管理OPEN表,克服了采用传统链表排序耗时、二叉堆数组容量有上界的缺点。仿真结果表明,改进的算法无论在单线程还是多线程并行解算以及搜索效率上都远远高于传统的A*系列算法。     

基于改进的遗传禁忌搜索算法求解电力线路最佳抢修路径

在分析和研究电力线路最佳抢修路径的基础上,提出了一种改进的遗传禁忌搜索算法来求解电力线路最佳抢修路径.此算法基于变异思想和A'算法产生禁忌搜索算法的邻域解,并利用遗传算法的阶段进化思想减少调用禁忌搜索算法的频率,进而提高改进的遗传禁忌算法的执行效率.仿真结果表明在求解电力线路最佳抢修路径时,遗传禁忌搜索算法的性能优于其他算法.     

RFID系统中多电子标签防碰撞改进算法

在现有防碰撞算法的基础上提出了一种改进的二进制搜索算法。当读写器检测到碰撞位之后,仅需要记录最高碰撞位和次高碰撞位的位置,并设定这两个位置上的比特数作为下次查询命令,从而使系统的传输数据量、查询次数及传输时间大大减少,提高了系统的吞吐率。仿真结果表明,改进后的算法比二进制搜索算法和动态二进制搜索算法更具优势。