改进的A*寻路算法在游戏中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了人工智能寻路算法在游戏中的应用，重点是对经典的A*算法进行了改进，以解决其可能导致非最优路径的问题。作者杨科选在导师梁昔明的指导下，针对标准A*算法存在的路径弯路问题，提出了一种新的改进策略，即为每个节点添加父指针，从而保证获取最优路径。此外，为了优化频繁调用A*算法的情况，论文还提出了一种衍生A*算法，能够一次性处理多个起点和终点，提升了程序运行效率。论文还涉及路径平滑、地形损耗处理和角色碰撞检测等游戏设计相关的议题，并通过迷宫问题的数值试验验证了改进算法的效率。关键词包括人工智能、路径搜索、A*算法、迷宫问题和数值试验。" 在游戏开发中，人工智能寻路算法是至关重要的，因为它们决定了游戏中的虚拟角色如何在环境中移动。A*算法以其高效性和准确性而被广泛应用，但标准的A*算法在某些情况下可能会导致路径不最优，尤其是在存在死路的情况下。杨科选的研究中，他为每个节点增加了父指针，这样在回溯路径时可以从目标节点直接找到最优路径，避免了走弯路的现象。这种改进不仅保证了找到的是全局最优解，而且增强了算法的通用性。 针对游戏中的多路径查询需求，杨科选进一步改进了算法，创建了一种衍生A*算法。这种新算法允许同时处理多个起点和终点，减少了重复调用，大大提高了算法的运行效率，降低了对程序性能的影响。 除了算法的改进，论文还讨论了游戏设计中的其他相关问题，如路径平滑（确保路径看起来自然且流畅）、不同地形对移动的损耗（如山地可能增加移动成本）以及角色碰撞检测（防止角色穿透或卡在环境物体中）。这些问题的解决方案对于提供真实感的游戏体验至关重要。 通过数值试验，作者对比了改进后的A*算法与其他常见路径搜索算法在搜索时间、扩展节点数量和内存占用等方面的性能，实验结果证实了改进A*算法在时间和空间效率上的优势。这些研究成果为游戏开发中的人工智能寻路提供了更优的理论支持和技术参考。