关于A*算法的实现过程,简单来说就是一个计算权限的过程. 首先,创建一个地图节点类,"MapNode.lua" local MapNode = class("MapNode") function MapNode:ctor() self.--行 self.--列 self._parent = nil--父节点 self.--当前节点的总开销 self.--当前节点的累计开销 self.--启发因子 end return MapNode "AStar.lua&…

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢?如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! A星算法简介: A*搜寻算法俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上. 实现原理: 可参考这两篇文章: http://www.raywenderlich.com/zh-hans/21503/a星寻路算法介绍 http://www.ray…

前言:并在相当长的时间没有写blog该,我觉得有点"颓废"该,最近认识到各种同行,也刚刚大学毕业,我认为他们是优秀的.认识到与自己的间隙,有点自愧不如.我没有写blog当然,部分原因是由于工作.最初体验上有点欠缺,,原本国庆回去就要把这个寻路的功能改进一下,结果第一次去女朋友家了就没碰电脑,回上海来的第一个夜晚满脑子全是心事.早上凌晨四点就在床上辗转睡不着了,这个月随着项目的进行感觉压力也越来越大,上班时期天天六点多就醒了睡不着,希望挺过这段适应期. 关于寻路问题.在几个月之前一次面试…

本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处.  http://blog.csdn.net/u011371356/article/details/10289253 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 因为前段时间在学习Cocos2d-X引擎,然后自己最近就练手写了个小游戏练习,花了自己不少时间,所以这个系列没怎么更新,不过以后雾央会继续更新的,分享自己学到的新东西.…

文章目录 A*算法描述 简化搜索区域 概述算法步骤 进一步解释 具体寻路过程 模拟需要更新F值的情况 Lua代码实现 在学习A*算法之前,很好奇的是A*为什么叫做A*.在知乎上找到一个回答,大致意思是说,在A*算法之前有一种基于启发式探索的方法来提高Dijkstra算法的速度,这个算法叫做A1.后来的改进算法被称为A*.*这个符号是从统计文献中借鉴来的,用来表示相对一个旧有标准的最优估计. 启发式探索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索,达到减少探索范围,降低问题复杂度的目的. A*寻路算法就是启…

A*寻路算法是一个求两点之间的最短路径的方法 算法详情如下: 准备工作: 两个容器:   open容器和close容器 价值估算公式:    F = G + H G:从起点移动到指定方格的移动代价: (在实际运算时,对于G的计算在算法一开始是比较好理解的,因为你一开始获取的当前点就是起点,直接计算当前点到你相邻点的“距离”,这个距离没有特别的限制,你可以定为1,也可以定为两个点之间的H:实际距离:计算到后面,当前点不在是起点了,要计算G也很简单,直接用当前点的G值加上当前点到相邻点的“距离”即可…

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,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星寻路算法,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.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D…

A*寻路算法探究 A*算法常用在游戏的寻路,是一种静态网路中求解最短路径的搜索方法,也是解决很多搜索问题的算法.相对于Dijkstra,BFS这些算法在复杂的搜索更有效率.本文在U3D中进行代码的测试和验证.  未完待续-- 1.原理: A*通过开启集合和关闭集合对路径点收集并进行启发式函数的过滤和筛选以达到最优解的目的. 一般利用原理公式:f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始经由状态n到目标状态的代价估计,g(n) 是在从初始状态到状态n的实际代价,h(n) 是从状态n到目标…

对于初学者而言,A*寻路已经是个比较复杂的算法了,为了便于理解,本文降低了A*算法的难度,规定只能横竖(四方向)寻路,而无法直接走对角线,使得整个算法更好理解. 简而言之,A*寻路就是计算从起点经过该点到达终点的路程,并使得总路程达到最小值,因此引入一个公式: F=G+H: 其中,F是从起点经过该点到达终点的总路程,G是起点到达该点的“已走路程”,H是该点到达终点的“预计路程”. 文本规定只能横竖(四方向)寻路,那么设置G=1,那么如果计算H的值? 由于H是预计路程,则在计算H时将不考虑障碍点,…

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:…