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文檔簡介
1、近年來,隨著游戲產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,人工智能在游戲中的作用也越來越大,并且成為了一項熱門技術(shù)。智能尋路系統(tǒng)作為人工智能的一個分支在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)游戲中占據(jù)著重要的地位。當前大部分游戲中的智能尋路系統(tǒng)都放在客戶端完成,這樣在處理上簡單易實現(xiàn)。但當玩家惡意修改時,服務(wù)器不能準確的做出判斷,從而導(dǎo)致了游戲的不公平性。為了避免這個問題,需要實現(xiàn)服務(wù)器端的智能尋路系統(tǒng),這就要求智能尋路系統(tǒng)既不能影響游戲服務(wù)器的正常邏輯處理,還要能支持盡可能多的用戶同時請求
2、,而現(xiàn)在比較流行的尋路方法A*在平均尋路時間上無法達到這一要求,需要尋找一種快速尋路方法。
為此,本文首先改進了基于A*的尋路策略,提出了懶惰初始化,棧數(shù)組策略。探討了利用A*中的啟發(fā)式估價函數(shù)的特性對路徑節(jié)點進行分類管理。對比優(yōu)化后的算法和傳統(tǒng)的優(yōu)先隊列算法的實驗數(shù)據(jù),在不同障礙率下,優(yōu)化算法的運行時間變化趨勢與改進前方法基本一致。在平均尋路時間上,改進后的算法雖然有一定優(yōu)勢,但還是不能達到支持大量用戶并發(fā)尋路的要求。
3、> 因此,本文討論了基于深度優(yōu)先搜索的尋路策略,提出了優(yōu)化方法,實現(xiàn)了快速尋路。經(jīng)過實驗測試,應(yīng)用快速尋路方法之后,平均尋路時間由原來的0.13毫秒降低到0.067毫秒,尋路效率顯著提升;其不足是,障礙率越大,尋路準確率越小,在高障礙率的情況下,尋路準確率低于50%。
為了彌補這一缺點,本文提出了一種基于預(yù)判障礙的混合尋路的新方法。此方法先利用一種稱為邊緣搜索的搜索算法對地圖進行掃描,然后對地圖中的障礙率進行評估,從而選擇最
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