A*是一个比较经典的启发式寻路算法.是基于dijkstra算法,但是加入了启发函数,使路径搜索效率更高.实现起来很简单.不过要做到通用性高,比如支持各种不同类型的地图,甚至不仅仅是地图,而是个图结构如解决拼图游戏N-puzzle会用到的,就需要多花点心思.用C++实现的话,可以使用模板来适应不同的需要.也可以使用类继承. template <typename NodeType, typename CostType, typename Heuristic> static vector<No

本文节选自<2018腾讯移动游戏技术评审标准与实践案例>手册,由腾讯互娱工程师王杰分享<仙剑奇侠传online>项目中游戏后台的优化经验,深度解析寻路算法.视野管理.内存优化.同步优化等常见问题.一.服务器CPU性能优化1.1寻路算法JPS优化MMORPG游戏中服务器中需要对NPC寻路,然而A*算法及其各种优化并不让人满意,因此寻路算法也成为瓶颈之一.因此,本文介绍JPS的效率.多线程.内存.路径优化算法.为了测试搜索算法的优化性能,实验中设置游戏场景使得起点和终点差距200个格子

目录 概念 强迫邻居(Forced Neighbour) 跳点(Jump Point) JPS 寻路算法(Jump Point Search) 实现原理 示例过程 JPS+(Jump Point Search Plus) 预处理 示例过程 总结 参考 概念 JPS(jump point search)算法实际上是对A* 寻路算法的一个改进,因此在阅读本文之前需要先了解A*算法. A* 算法在扩展节点时会把节点所有邻居都考虑进去,这样openlist中点的数量会很多,搜索效率较慢. 例如在无遮挡情

原理参考论文 代码已提交到git(https://github.com/YYRise/find_path/blob/master/jps.py)

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/zblade/ 今天给大家带来一篇游戏中寻路算法的博客.去年,我加入一款RTS的游戏项目,负责开发其中的战斗系统,战斗系统的相关知识,属于游戏中比较繁杂的部分.今天就说说其中的寻路的实现思想,当然,由于牵涉工作保密,我不会贴出核心代码,那么就用简单的意向代码表达核心思想即可:D 博客写的慢,马上又要国庆了,下一篇等我国庆放完假再回来更新吧~ 一.游戏中的常用寻路算法 说到寻路算法,很多人的第一反应就是A*算法,是的,这是正常的反应,而且

前言 在实际开发中我们会经常用到寻路算法,例如MMOARPG游戏魔兽中,里面的人物行走为了模仿真实人物行走的体验,会选择最近路线达到目的地,期间会避开高山或者湖水,绕过箱子或者树林,直到走到你所选定的目的地.这种人类理所当然的行为,在计算机中却需要特殊的算法去实现,常用的寻路算法主要有宽度最优搜索[1].Dijkstra算法.贪心算法.A*搜索算法.B*搜索算法[2].导航网格算法.JPS算法[3]等,学习这些算法的过程就是不断抽象人类寻路决策的过程.本文主要以一个简单空间寻路为例,对A*算法进

地图四叉树一般用在GIS中,在游戏寻路中2D游戏中一般用2维数组就够了 四叉树对于区域查询,效率比较高. 原理图

又快到双十一,又是不少同仁们出血的日子,首先希望大家玩的开心.我曾经想要仔细的剖析场景的的每个组件,就像这里的聊天管道与寻路器,但是仔细阅读别人代码的时候才发现元件虽小但是实现并不简单,因为有些东西还没有完全想明白我就暂时不说其具体的实现过程,但是我会保证这些文章在后面会不断更新,同时也希望对这方面有兴趣和经验的朋友们能够指正.聊天这个我们都知道,因为它几乎成了游戏或是生活中不可或缺的一部分,那么什么是寻路器?我想未必大家都知道什么是寻路器,不过我可以告诉大家的是你在游戏中自动寻路这个功能就是由

很多游戏特别是rts,rpg类游戏,都需要用到寻路.寻路算法有深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),A星算法等,而A星算法是一种具备启发性策略的算法,效率是几种算法中最高的,因此也成为游戏中最常用的寻路算法. 直入正题: 在游戏设计中,地图可以划分为若干大小相同的方块区域(方格),这些方格就是寻路的基本单元. 在确定了寻路的开始点,结束点的情况下,假定每个方块都有一个F值,该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价.而A星寻路的思路很简单:从开始点,每走一步都选择代价最小的格子走,直到达

接上篇:A*寻路初探 GameDev.net 在A*寻路中使用二叉堆 作者:Patrick Lester(2003年4月11日更新) 译者:Panic 2005年3月28日 译者序 这一篇文章,是"A* Pathfinding for Beginners.",也就是我翻译的另一篇文章<A*寻路初探>的补充,在这篇文章里,作者再一次展现了他阐述复杂话题的非凡能力,用通俗易懂的语句清晰的解释了容易让人迷惑的问题.还是那句话,如果你看了这篇文章仍然无法领会作者的意图,那只能怪我的

说起即时战略游戏,不得不提的一个问题是如何把一个物体从一个位置移动到另一个位置,当然,我说的不是瞬移,而是一个移动的过程,那么在这个移动的过程中我们如何来规划路线呢,这就不得不提到寻路了. 我所了解到的寻路算法有很多,当然我还是向大家推荐A*算法,这个应该是目前在八个方向上效率最高的寻路算法了吧,在这里,我不准备详细的去介绍这个算法的原理,给大家一个链接,http://www.cnblogs.com/technology/archive/2011/05/26/2058842.html,这是我在网

A*寻路算法的探寻与改良(三) by:田宇轩                                        第三分:这部分内容基于树.查找算法等对A*算法的执行效率进行了改良,想了解细化后的A*算法和变种A*算法内容的朋友们可以跳过这部分并阅读稍后更新的其他内容 3.1 回顾       你可以点击这里回顾文章的第二部分. 在我的上一篇文章中,我们探讨了如何用编程实现A*算法,并给出了C语言的算法实现,这一章内容中我们主要研究如何提高A*算法的执行效率.抛开时间复杂度的复杂计算,

原理:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 算法理论请到原理这个传送门,代码中的注释,已经比较详细,所以我不会讲太多的原理,该文章本身就是以A*的思路,对算法进行一次速度上的优化,用一些更效率的方式来代替算法原理中必要的步骤. 针对算法原理,做出如下改动: 抛弃关闭列表,取而代之的是根据地图数据生成一个BYTE类型的二维数组,因为该数组在算法中可能需要修改,所以不能直接使用原始数据. 注:二维数组动态分配应为

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

摘要: 五邑隐侠,本名关健昌,10年游戏生涯,现隐居五邑.本系列文章以TypeScript为介绍语言. 这一篇介绍A*寻路算法.在RPG.SLG.模拟经营类游戏,有需要给角色寻路的需求,一般寻路我们采用A*寻路算法,A*寻路算法是一种广度优先启发性算法. 先说说什么叫广度优先.搜索分为广度优先和深度优先,主要体现在对节点的展开上.深度优先一直往一个方向查找,如果没办法查找下去,在当前节点改变方向继续查找,直到找到终点.如果无法继续查找,就回退上一格重复操作.广度优先把当前节点放入待探索列表,循环

启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索.对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标．这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率．在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的,采用了不同的估价可以有不同的效果 在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数预计费用 A*算法的特点:A*算法在理论伤是时

启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数(下文有介绍)预估费用. A*算法与BFS:可以这样说,BFS是A*算法的一个特例.对于一个BFS算法,从当前节点扩展出来

Unity3D架构设计NavMesh寻路 发表于2013年10月6日由陆泽西 国庆闲来没事把NavMesh巩固一下.以Unity3D引擎为例写一个底层c# NavMesh寻路.因为Unity3D中本身自带的NavMesh寻路不能很好的融入到游戏项目当中,所以重写一个NavMesh寻路是个必经之路.NavMesh在很多游戏中应用广泛,不同种类的框架下NavMesh寻路发挥的淋漓尽致.与传统的A星寻路相比,NavMesh不仅减少了内存空间占有量,加快了寻路速度,还可以加入寻路角色的宽高限制,以及动态

最近简单学习了一下A星寻路算法,来记录一下.还是个萌新,如果写的不好,请谅解.Unity版本:2018.3.2f1 A星寻路算法是什么 游戏开发中往往有这样的需求,让玩家控制的角色自动寻路到目标地点,或是让AI角色移动到目标位置,实际的情况可能很复杂,比如地图上有无法通过的障碍或者需要付出代价(时间或其他资源)才能通过的河流.沼泽等,想要让角色找到一条付出最小代价到达目标的路径,就需要使用一些特殊的算法,而A星寻路算法就是目前应用最广泛的寻路算法之一,unity asset store上广受好评

网格场景的寻路算法DEMO 灰色格子为默认正常蓝色格子表示为障碍物,不可进入红色细条在格子周围,表示格子的墙,用于阻碍行走紫色为当前鼠标选中格子黄色为寻路的起始位置和结束位置.鼠标左键设置,CTRL+鼠标左键可以重设起始位置.绿色格子为寻路路径淡蓝色为寻路算法的搜索路径.鼠标右键控制场景的视角,按X键恢复为默认视角.鼠标滚轮调节视口远近.ESC 程序退出F11 全屏显示 实现了三种寻路算法,A*,广度优先,深度优先.算法是很多年前写的,这两天整理到自已的引擎中.自己几年前的代码风格很差,改起来很