触屏版推箱子游戏中的走迷宫算法

在Android等移动平台上的触屏版推箱子游戏中,游戏主角在触摸操作下的移动路径计算属于走迷宫算法。提出了一种基于右手法则、足迹标记和捷径优化的迷宫路径搜索算法,采用直行、沿墙搜索和路径优化三个步骤实现。经实际项目的应用验证,该算法具有良好的有效性和高效性,能够满足游戏操作的实时性要求。     

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。     

智能游戏开发项目研究综述

在游戏开发环境中,人工智能可以通过提高效率、加快设计和实验速度等方式改善开发的过程,并且在正确使用的情况下可以提高最终产品的质量。针对人工智能在游戏方面的使用,本文重点介绍了游戏开发中路径搜索和智能移动控制常用的两个算法,遗传算法和A＊算法,激发游戏开发者对游戏智能开发设计的兴趣。     

游戏引擎最短路径搜索优化遗传算法设计

为满足游戏地图中最短路径搜索求解, 提出了一种优化的自适应遗传算法。该算法采用与游戏地图中节点数和弧段数相关联的节点复杂度算子, 结合种群的整体情况和进化潜力来设定自适应遗传算法的交叉率和变异率。实验表明, 该算法避免了搜索结果陷入局部最优解, 确保最短路径的搜索成功率及提高搜索速度, 在游戏引擎设计中具有一定的实用价值。     

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。     

用广度优先搜索算法实现路径搜索

介绍了一种采用广度优先搜索算法实现游戏中路径搜索的方法,并用VC编程实现。     

双层A^＊算法在游戏寻路方面的研究

A^＊算法是目前实时游戏中使用最广泛的寻路算法．但A^＊作为最基本的算法思想,并不能直接应用于实际项目中。该文提出了一种结合地图四叉树预处理的双层A^＊寻路算法,在提高效率的同时保证局部搜索精度,另外采用对移动单位赋予优先级的方法来解决移动阻塞问题。实验证明能改善多单位的移动和避让问题,能同时提高搜索效率和增强游戏实时效果。     

基于人物状态自动机的实时动态寻径算法优化

路径搜索是实现游戏中的角色逼真行走的关键技术之一.针对游戏动态路网中寻径极易陷入陷阱且寻径效率不高的问题,将人物状态自动机和加权的LRTA*算法相结合,提出了基于人物状态自动机的实时动态寻径算法.通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量相结合,加快算法收敛速度,并引入人工搜索标志,完成对LRTA*算法的优化.测试结果表明,该算法有效提高了路径搜索的速度,并使搜索得到的路径平滑自然.     

一种改进的群体智能寻路算法

以游戏中群体智能角色的路径搜索为研究背景,提出一种改进的群体智能寻路算法。该方法把游戏寻路过程划分成三个阶段:第一阶段为预处理阶段,针对特定的目标点,采取逆向路径搜索策略,建立最优解路径表。第二阶段,针对动态障碍物的避让,运用实时A*算法生成局部动态路径,并与初始路径进行拼接。第三阶段,对找到的路径进行关键点优化和Catmull-Rom样条平滑处理。实验结果表明该方法在游戏开发中的实用价值。     

游戏地图最短路径搜索设计与实现

最短路径搜索是directx游戏的一项核心技术,文章分析了常用的搜索算法:宽度优先,深度优先和启发式搜索,最后剖析采用搜索树的A*算法来实现大地图与复杂地形的最短路径搜索。     

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。     

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。     

游戏地图中的分层动态路径搜索算法

在大型游戏地图环境中,玩家必须对动态地形做出即时反应,而动态寻路算法对改变节点的位置非常敏感。为此,结合增量路径搜索(LPA*)算法和分层路径搜索(HPA*)算法,提出一种分层动态路径搜索(HPLPA*)算法。对地图分层形成抽象图,并在动态环境中及时更新,采用LPA*搜索,找到抽象路径再细化,以此形成本地路径。实验结果证明,与LPA*和HPA*相比,该算法更有效。     

一种实时多目标路径规划方法

提出一种利用实时搜索思想的多目标路径规划方法.首先设计并实现局部路径规划算法,在有限的局部空间内执行启发式搜索,求解所有局部非支配路径;在此基础上,提出实时多目标路径规划方法,设计并实现相应的启发式搜索算法,在线交替执行局部搜索过程、学习过程与移动过程,分别用于求解局部空间内的最优移动路径,完成状态的转移和更新状态的启发信息,最终到达目标状态.研究表明,实时多目标启发式搜索算法通过限制局部搜索空间,避免了大量不必要的计算,提高了搜索效率,能够高效地求解多目标路径规划问题.     

基于A^＊算法的全局路径搜索

解决路径搜索问题有许多算法.本文基于A^＊算法,选择不同的估价函数进行路径搜索,找出在不同环境下的尽可能优化的路径,确定一种合适的估价函数,解决移动机器人的避障与导航问题.通过VC＋＋6.0程序语言进行仿真实验,验证所选择的路径.     

魔法口袋一网打尽 360影视大全抢先看

如果说在PC时代,浏览器和搜索就是互联网的入口,那么,如今在日趋火爆的移动互联网时代,可以说无处不入口。微信、微博、浏览器,各种应用甚至游戏客户端,都能成为移动互联网的入口。有人说浏览器不再是重要的移动互联网应用,下一步是如何玩搜索。现在看来,视频,就是打开移动搜索的先驱者!这里所说的视频,     

基于改进基因算法的海洋平台巡检机器人路径规划

传统遗传算法最优路径搜索效率相对较低,容易产生无实际意义个体。为此,在遗传算法选择操作中引入邻域搜索算法,提高算法的局部搜索能力,调整可变长度染色体邻接点交叉算子进化操作,避免生成间断路径。同时,在变异操作中引入多样性约束与改进的A*算法,提高遗传算法前期搜索效率。最后,在适应度函数中考虑路径长度、安全性和移动代价,生成的路径远离障碍物并在一定程度上降低转弯次数。实验证明,改进后的遗传算法在多障碍物环境下的路径规划过程中提高了搜索效率,更有利于找到实际应用中的最优解。     

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。     

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.