游戏算法整理

很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识。 《游戏算法整理——A*寻路初探》 A*算法是游戏开发中常用的一种路径寻找算法，尤其在人工智能和游戏寻路系统中扮演着重要角色。它以其高效性和准确性著称，能帮助游戏角色或玩家在复杂环境中找到从起点到终点的最短路径。 A*算法的核心思想在于通过评估每个节点的F值来决定搜索路径。F值由两部分组成，G值和H值。G值代表从起点A到当前节点的实际代价，而H值则是从当前节点到终点B的预估代价，通常使用启发式函数进行估算。启发式函数是一种预测性策略，它并不保证精确，但可以显著减少搜索的范围，提高效率。 在实际应用中，我们首先将起点A加入开启列表，并将其所有可达的邻居节点加入开启列表，同时记录起点A为这些邻居节点的父节点。然后，每次从开启列表中选取F值最小的节点，将其从开启列表移到关闭列表，同时更新其邻居节点的G值和F值。邻居节点的G值由其父节点的G值加上从父节点到邻居节点的代价，F值则等于G值加上H值。 对于代价计算，通常采用曼哈顿距离或欧几里得距离的近似值。例如，在一个网格环境中，水平或垂直移动的成本设为10，对角线移动的成本设为14，这是因为对角线移动的距离是水平或垂直移动的√2倍。这样设置可以保持代价的比例关系，避免了计算平方根的复杂性。 在搜索过程中，A*算法会不断重复这一过程，直到找到终点B并将其添加到关闭列表，或者开启列表为空，表明不存在路径。当找到终点后，可以通过回溯每个节点的父节点来构建最优路径，从终点B逆向追溯到起点A。 A*算法的高效性在于其启发式特性，能够在大规模环境中快速找到合适的路径。不过，选择合适的启发式函数至关重要，过于乐观的估计可能导致过多无用的搜索，而过于保守的估计则可能增加搜索时间。 A*算法是游戏开发中寻找路径的基石，通过合理地评估和选择节点，能够在复杂环境中找到最佳路径。掌握A*算法不仅能够提升游戏体验，也是深化对人工智能和算法理解的关键一步。