並行尋路演算法

『壹』 A星尋路演算法和Unity自帶的尋路相比有什麼優勢

在理解Navigation的時候，首先要明確兩個知識點：

AStar：AStar是路點尋路演算法中的一種，同時AStar不屬於貪婪演算法，貪婪演算法適合動態規劃，尋找局部最優解，不保證最優解。AStar是靜態網格中求解最短路最有效的方法。也是耗時的演算法，不宜尋路頻繁的場合。一般來說適合需求精確的場合。

性能和內存佔用率都還行，和啟發式的搜索一樣，能夠根據改變網格密度、網格耗散來進行調整精確度。

A Star一般使用場景：

• 策略游戲的策略搜索

• 方塊格子游戲中的格子尋路

Navigation：網格尋路演算法，嚴格意義上它屬於」拐角點演算法」，效率是比較高的，但是不保證最優解演算法。Navigation相對來說消耗內存更大，性能的話還不錯。

Navigation一般使用場景：

• 游戲場景的怪物尋路

• 動態規避障礙

它們二者事件的實現方式和原理都不同。

AStar的話，

『貳』 A* 尋路演算法

A*演算法
�6�1 啟發式搜索
– 在搜索中涉及到三個函數
�6�1 g(n) = 從初始結點到結點n的耗費
�6�1 h(n) = 從結點n到目的結點的耗費評估值，啟發函數
�6�1 f(n)=g(n)+h(n) 從起始點到目的點的最佳評估值
– 每次都選擇f(n)值最小的結點作為下一個結點，
直到最終達到目的結點
– A*演算法的成功很大程度依賴於h(n)函數的構建
�6�1 在各種游戲中廣泛應用 Open列表和Closed列表
– Open列表
�6�1 包含我們還沒有處理到的結點
�6�1 我們最開始將起始結點放入到Open列表中
– Closed列表
�6�1 包含我們已經處理過的結點
�6�1 在演算法啟動時，Closed列表為空 A* 演算法偽代碼初始化OPEN列表
初始化CLOSED列表
創建目的結點；稱為node_goal
創建起始結點；稱為node_start
將node_start添加到OPEN列表
while OPEN列表非空{
從OPEN列表中取出f(n)值最低的結點n
將結點n添加到CLOSED列表中
if 結點n與node_goal相等then 我們找到了路徑，程序返回n
else 生成結點n的每一個後繼結點n'
foreach 結點n的後繼結點n'{
將n』的父結點設置為n
計算啟發式評估函數h(n『)值，評估從n『到node_goal的費用
計算g(n『) = g(n) + 從n』到n的開銷
計算f(n') = g(n') + h(n')
if n『位於OPEN或者CLOSED列表and 現有f(n)較優then丟棄n』 ，處理後繼n』
將結點n『從OPEN和CLOSED中刪除
添加結點n『到OPEN列表
}
}
return failure （我們已經搜索了所有的結點，但是仍然沒有找到一條路徑）

『叄』 有關A* 尋路演算法。 看了這個演算法 大致都明白。就是有點不大清楚。

1. B的G值是指從起點A開始，到達該點的最短距離，和B在不在最短路徑上沒有關系。

2. 不是遍歷所有路徑，而是所有點。對於m*n的矩陣， 遍歷所有點的復雜度是m*n（多項式復雜度），而遍歷所有路徑的復雜度是4的(m*n)次冪(每個點都有4個可能的方向)。從冪指數復雜度降低到多項式復雜度，這就是A*演算法的意義所在。

3. 最優路徑是要從終點一步步倒退回來。比如終點的G值是k，那麼最多需要4*k次查找，依然是多項式復雜度。但多數問題(對於純演算法題來說)只是需要知道到達終點的步驟，很少要你找出固定路徑的。

『肆』 即時戰略游戲中實用的尋路演算法都有哪些，比較如何

即時戰略游戲 即時戰略(RTS,real-time strategy)游戲是戰略游戲的一種,主要以電腦游戲的形式存在,它摒棄了傳統電視游戲及棋盤戰略游戲中「回合」的概念。取而代之,游戲是「即時」進行的:即,它是連續的而不是回合制的。

『伍』 游戲中的常用的尋路演算法有哪些

f(n)=g(n)+h(n) 從起始點到目的點的最佳評估值
– 每次都選擇f(n)值最小的結點作為下一個結點，
直到最終達到目的結點
– A*演算法的成功很大程度依賴於h(n)函數的構建
?;) = g(n? 在各種游戲中廣泛應用 Open列表和Closed列表
– Open列表
A*演算法
? h(n) = 從結點n到目的結點的耗費評估值，啟發函數
?，程序返回n
else 生成結點n的每一個後繼結點n;
foreach 結點n的後繼結點n;{
將n』的父結點設置為n
計算啟發式評估函數h(n『)值，評估從n『到node_goal的費用
計算g(n『) = g(n) + 從n』到n的開銷
計算f(n?? 在演算法啟動時，Closed列表為空 A* 演算法偽代碼初始化OPEN列表
初始化CLOSED列表
創建目的結點；稱為node_goal
創建起始結點；稱為node_start
將node_start添加到OPEN列表
while OPEN列表非空{
從OPEN列表中取出f(n)值最低的結點n
將結點n添加到CLOSED列表中
if 結點n與node_goal相等then 我們找到了路徑;)
if n『位於OPEN或者CLOSED列表and 現有f(n)較優then丟棄n』 ;) + h(n?? 包含我們還沒有處理到的結點
? g(n) = 從初始結點到結點n的耗費
?? 包含我們已經處理過的結點
，處理後繼n』
將結點n『從OPEN和CLOSED中刪除
添加結點n『到OPEN列表
}
}
return failure （我們已經搜索了所有的結點?? 啟發式搜索
– 在搜索中涉及到三個函數
??? 我們最開始將起始結點放入到Open列表中
– Closed列表
?

『陸』 夢幻西遊自動尋路的尋路演算法怎麼算

A*尋路演算法 A*（A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的方法。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是節點n從初始點到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數h(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。
如果 估價值>實際值, 搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。
估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好。
例如對於幾何路網來說，可以取兩節點間歐幾理德距離（直線距離）做為估價值，即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))；這樣估價函數f在g值一定的情況下，會或多或少的受估價值h的制約，節點距目標點近，h值小，f值相對就小，能保證最短路的搜索向終點的方向進行。明顯優於Dijstra演算法的毫無無方向的向四周搜索。
conditions of heuristic
Optimistic (must be less than or equal to the real cost)
As close to the real cost as possible
主要搜索過程：
創建兩個表，OPEN表保存所有已生成而未考察的節點，CLOSED表中記錄已訪問過的節點。
遍歷當前節點的各個節點，將n節點放入CLOSE中，取n節點的子節點X,->算X的估價值->
While(OPEN!=NULL)
{
從OPEN表中取估價值f最小的節點n;
if(n節點==目標節點) break;
else
{
if(X in OPEN) 比較兩個X的估價值f //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於OPEN表的估價值 )
更新OPEN表中的估價值; //取最小路徑的估價值
if(X in CLOSE) 比較兩個X的估價值 //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於CLOSE表的估價值 )
更新CLOSE表中的估價值; 把X節點放入OPEN //取最小路徑的估價值
if(X not in both)
求X的估價值;
並將X插入OPEN表中; //還沒有排序
}
將n節點插入CLOSE表中;
按照估價值將OPEN表中的節點排序; //實際上是比較OPEN表內節點f的大小，從最小路徑的節點向下進行。
啟發式搜索其實有很多的演算法，比如：局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數，但在具體的選取最佳搜索節點時的策略不同。象局部擇優搜索法，就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點，父親節點，而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯，由於舍棄了其他的節點，可能也把最好的
節點都舍棄了，因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了，他在搜索時，便沒有舍棄節點（除非該節點是死節點），在每一步的估價
中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢？其實A*演算法也是一種最
好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時，我們希望能夠求解出狀態空間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求解問題，A*就是干這種事情的！
我們先下個定義，如果一個估價函數可以找出最短的路徑，我們稱之為可採納性。A*演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為：
f'(n) = g'(n) + h'(n)
這里，f'(n)是估價函數，g'(n)是起點到終點的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道的，所以我們用前面的估價函數f(n)做
近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多數情況下都是滿足的，可以不用考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（這一點特別的重要）。可以證明應用這樣的估價
函數是可以找到最短路徑的，也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎？肯定沒懂。接著看。
舉一個例子，其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數，h(n)=0，這種h(n)肯定小於h'(n)，所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是
。當然它是一種最臭的A*演算法。
再說一個問題，就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除的節點就越多，估價函
數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了，誰叫它的h(n)=0，一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由於實時性的問題，h(n)的信息越多，它的計
算量就越大，耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息，即減小約束條件。但演算法的准確性就差了，這里就有一個平衡的問題。
}

『柒』 游戲尋路演算法

1.四種演算法是DFS,BFS,Heuristic DFS, Heuristic BFS 這是建立在VC基礎上的

2.高數和線代是必須的，還牽涉到數分和運籌學的知識

『捌』 最優尋路/遍歷演算法

你說的是圖的搜索演算法，不是樹的演算法。看你的要求，推薦用貪心演算法。
每次從當前的所有下層結點當中選擇花費最小的子結點進入，之後也都是。
不過對這些整數問題，貪心未必能夠找到最好的路徑，真正最好的路徑應該是使用動態規劃演算法的。
找一本計算機競賽的輔導書吧，上面對動態規劃講的會可以的。另外還有一種什麼網路流演算法，我一直沒學會，你可以試試看，也是找圖的最短路徑的。
對於給定2結點之間的搜索，你可以用雙向廣度優先演算法，從2個結點同時出發，向路徑中間結點搜索最短路徑。

『玖』 星際爭霸2的尋路演算法思路是怎樣的

首先地圖整體開始前，會用多層可達矩陣演算法，算出路徑關鍵點
2，創建關鍵節點可達矩陣
3，再每個兵當前位置對關鍵節點進行路徑計算
這樣可以最小化資源佔用就可以完成路徑計算了，高數的離散數學，挺容易解的

『拾』 模擬游戲一般用什麼演算法

用尋路演算法。
1.小型游戲可以用的簡單的尋路演算法；
2.隨機尋路演算法:當NPC不管是遇到障礙物還是遇到了邊界(利用碰撞檢測),都會隨機選取一個前進的方向,繼續行走
3.跟蹤演算法:當游戲中的主角進入到NPC 的「警戒區域」後,游戲的AI 可輕易獲得目
4.大型游戲一般使用A*尋路演算法:使用最廣泛的一種尋路演算法,簡單說一下A*尋路演算法；
5.DFS、BFS也常用於求最優方法這類問題。