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。     

用VC++实现基于A*算法的八数码问题

在人工智能领域中，八数码问题一直都是一个游戏难题。介绍了八数码问题，然后在启发式搜索算法上对A＊算法定义进行了解释，并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍，详细描述了基于图搜索算法的解决此类问题的一种启发式搜索算法——A＊算法。再依据这种算法用可视化编程语言VC＋＋6．0来实现八数码问题的求解过程，取得了预期的搜索解，提高了搜索效率。     

港区导航系统中最短路径搜索算法

分析Dijikstra算法、限制区域搜索算法以及A*算法的时间复杂度和空间复杂度,提出一种最短路径搜索算法。将静态存储和动态搜索相结合,以限定区域搜索算法为主、A*算法为辅,并根据港区路况实现该算法。实验结果表明,在区域路网结构相对比较规则的情况下,该算法能够提高路径搜索的效率。     

基于分层的改进A＊算法在路径规划中的应用

智能交通中的路径诱导系统能够极大地提高人们的出行效率与出行体验。经典A＊算法只注重搜索精度而忽略了搜索效率,在城市道路网络分层的基础上,对高层道路使用的A＊算法进行了改进,对于道路网络中的不同节点,设置估价函数具有不同的权值,同时给定权值的一个上下限阈值,以平衡算法的搜索效率与搜索精度。实验表明,得到的最短路径虽然不是常规的距离最短却是实际行驶时间最优的。     

宽度优先反复加宽及其启发式搜索算法研究

首先针对搜索树中深度固定且目标唯一的寻优问题，指出宽度优先反复加宽的搜索效率要比深度优先反复加深的搜索效率高，基于此，提出了基于宽度优先反复加宽的启发式搜索算法ＩＷＡ＊，算法ＩＷＡ＊是可采纳的。为了保持算法ＩＷＡ＊的搜索效率高于算法ＩＤＡ＊的搜索效率，同时又使算法ＩＷＡ＊的存贮空间复杂度减低，文中基于分层技术，提出了基于深度优先的ＩＷＡ＊算法──ＩＤＷＡ＊。算法ＩＤＷＡ＊也是一个可采纳的启发式搜索算法。     

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。     

A*算法在Shortest-Path方面的优化研究

在游戏和地理信息系统开发等领域中,专门针对最短路径搜索方面的优化研究较多,尤其是最短路径中启发式搜索算法中的A*算法的效率优化研究.本文将针对在人工智能或算法研究中的使用的地图大多数是基于任意图而不是网格图的状况,通过任意图与网格图及方向的相结合,提出了三种优化A*算法的启发式函数搜索策略,较好地减小了算法搜索的范围和规模,有效地提高了A*算法的运行效率.最后的实验结果显示,与传统的A*算法相比较,优化启发搜索策略后的A*算法寻径更快速,更准确,计算效率更高.     

A~*算法在cocos2d-x游戏开发中的研究和应用

路径搜索系统是游戏系统中非常重要的一部分,好的路径搜索算法对于游戏的重要性不可言喻。A*算法是当前游戏开发中使用最为广泛的算法,也是游戏人工智能路径搜索中的研究重点。A*算法总是寻找估价值最小的节点,从而能够找到最短路径。笔者首先对A*算法原理进行深入研究,再深入研究其在cocos2d-x寻路的应用和实现。     

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.     

基于ITS的加速最短路径搜索算法研究

文章从路径搜索的基本原理入手,首先介绍了经典Dijkstra最短路径搜索算法,分析比较了基于堆结构和基数堆结构的Dijkstra算法的搜索效率,从而提出了采用多层地图和分级搜索技术来实现对最短路径搜索空间的控制策略和算法,结合湛江市区电子地图进行对比实验,该算法有效地解决了最短路径搜索效率的问题。