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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)硬件計(jì)算速度大幅提升以及人們對游戲的玩法和體驗(yàn)要求的提高,游戲?qū)θ斯ぶ悄艿囊笠苍絹碓礁?。本文從游戲玩家的需求出發(fā),研究智能Agent的路徑規(guī)劃算法和多 Agent系統(tǒng)的協(xié)作和對抗方法,針對游戲中NPC群體的路徑導(dǎo)航和行為控制中存在的問題,提出了新的解決方法,具體工作如下:
首先,對比分析了幾種游戲中常用的柵格化地圖路徑規(guī)劃算法,并指出了A*算法的不足。相對于邊緣受限制的路徑搜索算法,任意角度路徑搜索算法生成的路徑更
2、短、更真實(shí)。Theta*算法是任意角度路徑規(guī)劃算法的典型代表,然而該算法在運(yùn)行時(shí)間和路徑長度之間并沒有達(dá)到最優(yōu)的平衡,它的運(yùn)行時(shí)間很短,但找到的路徑卻不是最優(yōu)的。本文利用基于目標(biāo)導(dǎo)向的啟發(fā)式函數(shù)對Theta*算法生成的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重新擴(kuò)展,提出了改進(jìn)Theta*算法。相對于其它路徑搜索算法,改進(jìn)Theta*算法在運(yùn)行時(shí)間和路徑長度之間有更好的平衡,在一定程度上提高了算法的執(zhí)行效率和避障智能。
其次,作為下一代游戲 AI主流的行為樹
3、,近年來得到了廣泛的研究。然而行為樹在群體智能的支持方面還需要進(jìn)一步的研究。本文利用行為樹自身層次性的特點(diǎn),結(jié)合多 Agent系統(tǒng)自主決策和群體對抗方法,提出了一個(gè)基于行為樹的多 Agent行為控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)中智能 Agent的行為樹和黑板系統(tǒng)以及基于行為樹的分層決策的控制架構(gòu)。結(jié)合Unreal Engine4游戲引擎,開發(fā)了一款坦克大戰(zhàn)游戲模擬智能Agent的路徑導(dǎo)航以及多Agent系統(tǒng)的群體行為和AI控制,取得了比較理
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