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游戏人工智能实验报告三.doc

1、 实验三 A*算法 实验报告 一、实验目的 掌握游戏中寻路算法尤其是目前产用的A*算法原理 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 //描述A*的算法原理 //描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明 A*的算法原理: (1)定义搜寻区域:就是让游戏角色和物体能找出任意两点的最佳路径并避开障碍物,这就是路径寻找算法的工作。 (2)开始搜寻:一旦我们简化了搜寻区域,使其由适当数量节点构成时,就能准备开始搜寻了。我们会以A* 算法找出任何两节点间的最短路径。

2、 以下就是A*算法伪代码: 把起始节点加进open list while (open list 不空) { 当前节点 = open list中成本最低的节点 if (当前节点 == 目标节点) { 路径完成 从目标节点开始寻找其母节点,直到母节点是起始节点位置,得到路径 } else {把当前节点移入到close list 检视当前节点的每个相邻节点 for (每个相邻节点) if (该节点不在open list中 && 该节点不在closed list中 && 该节点不是障碍物) {

3、 把该节点移进open list 计算其成本 记录该节点的母节点为当前节点 }}} if (还没有找到路径) {无法从起始点到达目的地} 具体过程:从起始节点开始搜寻,然后依次去搜寻周围结点 【1】open list是A*算法中的记录方式,开始时,他只有一个节点,也就是起始节点,接着会陆续把其它节点放进去。 【2】建好open list后,接着予以检查,搜寻清单内每个砖块相邻的砖块。即检查每个相邻砖块是否为路径上的有效砖块。八个相邻砖块,有效则加入open list ,无效则忽略。 【3】建立closed list(存

4、放已访问过的成本最低的节点),当某砖块的相邻八个砖块都已经检查过,则将该砖块放进去。 以上,一次循环完成。 在open list中相邻砖块如何连接,做法是记录open list中每个砖块的母砖块,即该角色走到当前位置前的那个砖块。 (3)记分:用路径得分,找出起始砖块和目的砖块间的最佳路径。 【1】计算从起始砖块移到任何指定砖块上的移动成本。 【2】计算从指定砖块移动到目的地砖块所需的移动成本。 (4)搜寻死路:最简单的方法就是监控open list。如果检查到最后的节点,open list中再也没有任何成员,就是遇上死路了。 (5)地形成本:有时候还需要考虑其他因素,最短的路径

5、不一定是最快的,比如不同地形的移动成本是不同的,只有在计算总的移动成本时,考虑到地形因素就可以了。当然对于金钱,燃料或其他类型的资源时,问题就会变得更加复杂一些。 (6)影响力对应:例如:通过任何敌人的视线的节点,有较高的成本。这种成本无法在设计游戏软件阶段时建立,因为游戏角色的位置是会改变的。影响力对应(influence mapping)是一种改变A*节点成本的方法,根据游戏里发生的情节而定。 四、 实验结果 五、实验心得(需包括有何不足如何改进) //你认为目前的A*算法有什么不足之处,如何改进 A*算法的不足之处 相比于平常的算法它

6、需要的计算量比较大,而且也很繁琐。 如何改进:(来自一位大神的说法) 此改进的模糊C-此函数实现遗传算法,用于模糊C-均值聚类。 六、 主要代码 void CAStar::StepInitialize(int sx, int sy, int dx, int dy) { ClearNodes(); m_iSX = sx; m_iSY = sy; m_iDX = dx; m_iDY = dy; m_iDNum = Coord2Num(dx,dy); _asNode *temp = new _asNode(sx, sy); temp->g = 0; t

7、emp->h = abs(dx-sx) + abs(dy-sy); temp->f = temp->g + temp->h; temp->number = Coord2Num(sx, sy); m_pOpen = temp; udFunc(udNotifyList, NULL, m_pOpen, ASNL_STARTOPEN, m_pNCData); udFunc(udNotifyChild, NULL, temp, 0, m_pNCData); } int CAStar::Step() { if (!(m_pBest = GetBest())) retur

8、n -1; if (m_pBest->number == m_iDNum) return 1; CreateChildren(m_pBest); return 0; } _asNode *CAStar::GetBest() { if (!m_pOpen) return NULL; _asNode *temp = m_pOpen, *temp2 = m_pClosed; m_pOpen = temp->next; udFunc(udNotifyList, NULL, temp, ASNL_DELETEOPEN, m_pNCData); m_pClo

9、sed = temp; m_pClosed->next = temp2; udFunc(udNotifyList, NULL, m_pClosed, ASNL_ADDCLOSED, m_pNCData); return temp; } void CAStar::CreateChildren(_asNode *node) { _asNode temp; int x = node->x, y = node->y; for (int i=-1;i<2;i++) { for (int j=-1;j<2;j++) { temp.x = x+i; te

10、mp.y = y+j; if (i == 0 && j == 0 || !udFunc(udValid, node, &temp, 0, m_pCBData)) continue; LinkChild(node, &temp); } } } void CAStar::LinkChild(_asNode *node, _asNode *temp) { int x = temp->x; int y = temp->y; int g = node->g + udFunc(udCost, node, temp, 0, m_pCBData); int n

11、um = Coord2Num(x,y); _asNode *check = NULL; if (check = CheckList(m_pOpen, num)) { node->children[node->numchildren++] = check; // A better route found, so update // the node and variables accordingly. if (g < check->g) { check->parent = node; check->g = g; check->f = g +

12、 check->h; udFunc(udNotifyChild, node, check, 1, m_pNCData); } else { udFunc(udNotifyChild, node, check, 2, m_pNCData); } } else if (check = CheckList(m_pClosed, num)) { node->children[node->numchildren++] = check; if (g < check->g) { check->parent = node; check->g = g;

13、 check->f = g + check->h; udFunc(udNotifyChild, node, check, 3, m_pNCData); // The fun part... UpdateParents(check); } else { udFunc(udNotifyChild, node, check, 4, m_pNCData); } } else { _asNode *newnode = new _asNode(x,y); newnode->parent = node; newnode->g = g;

14、 newnode->h = abs(x-m_iDX) + abs(y-m_iDY); newnode->f = newnode->g + newnode->h; newnode->number = Coord2Num(x,y); AddToOpen(newnode); node->children[node->numchildren++] = newnode; udFunc(udNotifyChild, node, newnode, 5, m_pNCData); } } _asNode *CAStar::CheckList(_asNode *node, int num) { while (node) { if (node->number == num) return node; node = node->next; } return NULL; } THANKS !!! 致力为企业和个人提供合同协议,策划案计划书,学习课件等等 打造全网一站式需求 欢迎您的下载,资料仅供参考 -可编辑修改-

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