当前位置: 首页 > news >正文

游戏AI实现-寻路算法(A*)

A*(A-star)是一种图遍历和寻路算法,由于其完整性、最优性和最佳效率,它被用于计算机科学的许多领域。给定一个加权图、一个源节点和一个目标节点,该算法将找到从源到目标的最短路径(相对于给定的权重)。

算法过程:遍历方向为从竖直向上沿顺时针方向。

1.首先计算开始节点的G,H,F值,将开始节点放入检测列表中。

2.将检测列表中的所有点按到目标所需的成本的估计值F排序,选择F最小的节点作为当前节点。

3.将当前点从检测列表中移除,加入到已检测列表中。

4.计算当前点周围的八个点G,H,F值,将不包含在检测列表中的点加入到检测列表。

5.重复2,3,4,直到找到目标点。

注:

F = g (n)+ h(n)

gn) 是从起始节点到 n 的路径的成本,hn) 是一个启发式函数,用于估计从 n 到目标的最便宜路径的成本。

代码实现:

改造路径点数据类:

public class DataNode
{public Vector2Int pos;public DataNode parent;//A*使用public int gCost = 999999999;public int hCost;public int fCost;public DataNode(Vector2Int pos, DataNode parent){this.pos = pos;this.parent = parent;}//A*使用计算Fpublic void CalculateFCost(){fCost = gCost + hCost;}
}

算法类:

public class AStar : FindPathAlgorithm
{public AStar(int[,] mapData, int xCount, int zCount) : base(mapData, xCount, zCount){}public override List<Vector2Int> FindPath(Vector2Int startPos, Vector2Int goalPos){DataNode dataNode = this.AStarFind(startPos, goalPos);if (dataNode == null){Debug.LogError("寻路有误,请检查参数是否正确");return null;}return Utils.GetPath(dataNode);}DataNode AStarFind(Vector2Int startPos, Vector2Int goalPos){//存储要检测的点List<DataNode> frontier = new List<DataNode>();//存储已经检测的点List<Vector2Int> reached = new List<Vector2Int>();DataNode startNode = new DataNode(startPos,null);startNode.gCost = 0;startNode.hCost = CalculateDistanceCost(startPos, goalPos);startNode.CalculateFCost();frontier.Add(startNode);while (frontier.Count > 0){DataNode currentNode = GetLowestFCostNode(frontier);if (currentNode.pos == goalPos){return new DataNode(goalPos, currentNode.parent);}frontier.Remove(currentNode);reached.Add(currentNode.pos);List<DataNode> neighbors = GetNeighbors(currentNode.pos, reached);foreach (DataNode neighbourNode in neighbors){int tentativeGCost = currentNode.gCost + CalculateDistanceCost(currentNode.pos, neighbourNode.pos);if (tentativeGCost < neighbourNode.gCost){neighbourNode.parent = currentNode;neighbourNode.gCost = tentativeGCost;neighbourNode.hCost = CalculateDistanceCost(neighbourNode.pos, goalPos);neighbourNode.CalculateFCost();if (!frontier.Contains(neighbourNode)){frontier.Add(neighbourNode);}}}}return null;}List<DataNode> GetNeighbors(Vector2Int current, List<Vector2Int> reached){List<DataNode> neighbors = new List<DataNode>();for (int i = 0; i < Utils.pointDir.Count; i++){Vector2Int neighbor = current + Utils.pointDir[i];if (this.IsCanAdd(neighbor, reached)){neighbors.Add(new DataNode(neighbor,null));}}return neighbors;}bool IsCanAdd(Vector2Int current, List<Vector2Int> reached){if (reached.Contains(current))return false;if (current.x >= 0 && current.y >= 0 && current.x < xCount && current.y < zCount){//如果是障碍物,则不能被Addif (this.mapData[current.y, current.x] == 1){return false;}return true;}return false;}private int CalculateDistanceCost(Vector2Int a, Vector2Int b){return Mathf.Abs(a.x - b.x) + Mathf.Abs(a.y - b.y);}private DataNode GetLowestFCostNode(List<DataNode> pathNodeList){DataNode lowestFCostNode = pathNodeList[0];for (int i = 1; i < pathNodeList.Count; i++){if (pathNodeList[i].fCost < lowestFCostNode.fCost){lowestFCostNode = pathNodeList[i];}}return lowestFCostNode;}
}

结果:

参考链接:

A* 算法简介 (redblobgames.com)

A* 搜索算法 - 维基百科,自由的百科全书 (wikipedia.org)

A* Pathfinding (E01: algorithm explanation) - YouTube

相关文章:

游戏AI实现-寻路算法(A*)

A*&#xff08;A-star&#xff09;是一种图遍历和寻路算法&#xff0c;由于其完整性、最优性和最佳效率&#xff0c;它被用于计算机科学的许多领域。给定一个加权图、一个源节点和一个目标节点&#xff0c;该算法将找到从源到目标的最短路径&#xff08;相对于给定的权重&#…...

spring学习(spring的IoC思想、spring容器、spring配置文件、依赖注入(DI)、BeanProxy机制(AOP))

目录 一、spring-IoC。 &#xff08;1&#xff09;spring框架。(诞生原因及核心思想) 1、为什么叫框架&#xff1f; 2、spring框架诞生的技术背景。 &#xff08;2&#xff09;控制反转&#xff08;IoC&#xff09;。 &#xff08;3&#xff09;spring的Bean工厂和IoC容器。 &a…...

谁说C比C++快?

看到这个问题&#xff0c;我我得说&#xff1a;这事儿没有那么简单。 1. 先把最大的误区打破 "C永远比C快" —— 某位1990年代的程序员 这种说法就像"自行车永远比汽车省油"一样荒谬。我们来看个例子&#xff1a; // C风格 char* str (char*)malloc(100…...

GEE+本地XGboot分类

GEE本地XGboot分类 我想做提取耕地提取&#xff0c;想到了一篇董金玮老师的一篇论文&#xff0c;这个论文是先提取的耕地&#xff0c;再做作物分类&#xff0c;耕地的提取代码是开源的。 但这个代码直接在云端上进行分类&#xff0c;GEE会爆内存&#xff0c;因此我准备把数据下…...

OpenCV相机标定与3D重建(24)计算两个二维点集之间的最佳仿射变换矩阵(2x3)函数estimateAffine2D()的使用

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 计算两个二维点集之间的最优仿射变换&#xff0c;它计算 [ x y ] [ a 11 a 12 a 21 a 22 ] [ X Y ] [ b 1 b 2 ] \begin{bmatrix} x\\ y\\ \en…...

UIP协议栈 TCP通信客户端 服务端,UDP单播 广播通信 example

文章目录 1. TCP通信 客户端&#xff08;关键配置&#xff09;2. TCP 服务端配置3. UDP 点播通信4. UDP 广播通信5. UIP_UDP_APPCALL 里边的处理example6. TCP数据处理 &#xff0c;UIP_APPCALL调用的函数 UIP_APPCALL TCP的数据都在这个宏定义的函数里进行数据处理的 UDP 数据…...

【NoSQL系列】为什么要使用Redis?

第一次知道Redis是以前准备面试的时候&#xff0c;只知道是用来缓存数据的。随着这几年的工作&#xff0c;对软件的认识从盲人摸象到睁眼看世界。 在常用的软件架构评价模型中&#xff0c;性能、可用性、安全性和可维护性是常见的评价属性&#xff0c;客户总希望系统响应又快有…...

MySQL Explain 分析SQL语句性能

一、EXPLAIN简介 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句&#xff0c;从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 &#xff08;1&#xff09; 通过EXPLAIN&#xff0c;我们可以分析出以下结果&#xff1a; 表的读取顺序数据读取…...

IIS部署程序https是访问出现403或ERR_HTTP2_PROTOCOL_ERROR

一、说明 在windows server 2016中的IIS程序池里部署一套系统&#xff0c;通过https访问站点&#xff0c;同时考虑到安全问题以及防攻击等行为&#xff0c;就用上了WAF云盾功能&#xff0c;能有效的抵挡部分攻击&#xff0c;加强网站的安全性和健壮性。 应用系统一直能够正常…...

学技术学英文:代码中的锁:悲观锁和乐观锁

本文导读&#xff1a; 1. 举例说明加锁的场景&#xff1a; 多线程并发情况下有资源竞争的时候&#xff0c;如果不加锁&#xff0c;会出现数据错误&#xff0c;举例说明&#xff1a; 业务需求&#xff1a;账户余额>取款金额&#xff0c;才能取钱。 时间线 两人共有账户 …...

青少年编程与数学 02-004 Go语言Web编程 02课题、依赖管理

青少年编程与数学 02-004 Go语言Web编程 02课题、依赖管理 课题摘要:一、项目结构各目录说明&#xff1a; 二、依赖项三、依赖管理任务四、依赖管理步骤1. 初始化Go Modules项目2. 添加依赖3. 指定依赖版本4. 更新依赖5. 清理未使用的依赖6. 离线工作7. 模块隔离8. 可重现构建 …...

MyBatis写法汇总

Mybatis写法汇总 1. 批量操作 1.1 批量插入 <insert id"batchInsert" parameterType"java.util.List">INSERT INTO user (username, password, create_time) VALUES<foreach collection"list" item"item" separator"…...

【Linux学习】十五、Linux/CentOS 7 用户和组管理

文章目录 一、组的管理1.组的创建格式&#xff1a;参数&#xff1a; 2.组的删除格式&#xff1a;参数&#xff1a; 3.组的属性修改格式&#xff1a;参数&#xff1a; 4.查看组的信息①cat /etc/group 命令②getent group 命令③仅显示系统中所有组名 二、用户的管理①超级用户&…...

三维无人机航迹算法的目标函数如何确定

一、定义目标函数 在三维无人机航迹算法中,目标函数的确定通常基于具体的任务需求和飞行约束。以下是一个简单的例子,展示了如何为三维无人机航迹规划定义一个目标函数。 例子:最小化飞行时间和避障的三维无人机航迹规划 1.任务描述:无人机需要从起点飞到终点,同时避开一些…...

uniapp v-tabs修改了几项功能,根据自己需求自己改

根据自己的需求都可以改 这里写自定义目录标题 1.数组中的名字过长&#xff0c;导致滑动异常2.change 事件拿不到当前点击的数据&#xff0c;通过index在原数组中查找得到所需要的id 各种字段麻烦3.添加指定下标下新加红点显示样式 1.数组中的名字过长&#xff0c;导致滑动异常…...

用vscode,进行vue开发

使用Visual Studio Code&#xff08;VSCode&#xff09;进行Vue.js开发是一个很好的选择&#xff0c;因为VSCode提供了强大的编辑功能以及丰富的插件生态。以下是使用VSCode进行Vue开发的基本步骤&#xff1a; 1. 安装Node.js和npm 首先&#xff0c;确保你的计算机上安装了No…...

Kafka 磁道寻址过程详解

前言 Apache Kafka 是一款高吞吐、分布式的消息流平台&#xff0c;广泛应用于实时数据处理和事件驱动系统。在 Kafka 中&#xff0c;消息是存储在磁盘上的&#xff0c;这种高效的数据读写性能得益于 Kafka 独特的磁盘存储架构和寻址机制。本文将从 Kafka 的存储结构、磁道寻址…...

基于Spring Boot的社区药房系统

一、系统背景与目的 随着医疗改革的深入和社区医疗服务的不断完善&#xff0c;社区药房在居民健康保障中扮演着越来越重要的角色。然而&#xff0c;传统的药房管理方式存在着库存管理混乱、药品销售不透明、客户信息管理不规范等问题。为了解决这些问题&#xff0c;基于Spring…...

005 QT常用控件Qwidget_上

文章目录 前言控件概述QWidgetenable属性geometry属性windowTitle属性windowlcon属性 小结 前言 本文将会向你介绍常用的Qwidget属性 控件概述 Widget 是 Qt 中的核心概念. 英文原义是 “⼩部件”, 我们此处把它翻译为 “控件” . 控件是构成⼀个图形化界面的基本要素. QWi…...

机器学习之交叉熵

交叉熵&#xff08;Cross-Entropy&#xff09;是机器学习中用于衡量预测分布与真实分布之间差异的一种损失函数&#xff0c;特别是在分类任务中非常常见。它源于信息论&#xff0c;反映了两个概率分布之间的距离。 交叉熵的数学定义 对于分类任务&#xff0c;假设我们有&#…...

后进先出(LIFO)详解

LIFO 是 Last In, First Out 的缩写&#xff0c;中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则&#xff0c;类似于一摞盘子或一叠书本&#xff1a; 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;你放进的最后一个盘子&#xff08…...

Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具

文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...

laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法

创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...

MySQL账号权限管理指南:安全创建账户与精细授权技巧

在MySQL数据库管理中&#xff0c;合理创建用户账号并分配精确权限是保障数据安全的核心环节。直接使用root账号进行所有操作不仅危险且难以审计操作行为。今天我们来全面解析MySQL账号创建与权限分配的专业方法。 一、为何需要创建独立账号&#xff1f; 最小权限原则&#xf…...

Java 二维码

Java 二维码 **技术&#xff1a;**谷歌 ZXing 实现 首先添加依赖 <!-- 二维码依赖 --><dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId>core</artifactId><version>3.5.1</version></dependency><de…...

[ACTF2020 新生赛]Include 1(php://filter伪协议)

题目 做法 启动靶机&#xff0c;点进去 点进去 查看URL&#xff0c;有 ?fileflag.php说明存在文件包含&#xff0c;原理是php://filter 协议 当它与包含函数结合时&#xff0c;php://filter流会被当作php文件执行。 用php://filter加编码&#xff0c;能让PHP把文件内容…...

MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)

macos brew国内镜像加速方法 brew install 加速formula.jws.json下载慢加速 &#x1f37a; 最新版brew安装慢到怀疑人生&#xff1f;别怕&#xff0c;教你轻松起飞&#xff01; 最近Homebrew更新至最新版&#xff0c;每次执行 brew 命令时都会自动从官方地址 https://formulae.…...

mac:大模型系列测试

0 MAC 前几天经过学生优惠以及国补17K入手了mac studio,然后这两天亲自测试其模型行运用能力如何&#xff0c;是否支持微调、推理速度等能力。下面进入正文。 1 mac 与 unsloth 按照下面的进行安装以及测试&#xff0c;是可以跑通文章里面的代码。训练速度也是很快的。 注意…...

SpringAI实战:ChatModel智能对话全解

一、引言&#xff1a;Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 &#x1f680; 在 Java 生态中集成大模型能力&#xff0c;Spring AI 提供了高效的解决方案 &#x1f916;。其中 Chat Model 作为核心交互组件&#xff0c;通过标准化接口简化了与大语言模型&#xff08;LLM&#xff0…...

【Veristand】Veristand环境安装教程-Linux RT / Windows

首先声明&#xff0c;此教程是针对Simulink编译模型并导入Veristand中编写的&#xff0c;同时需要注意的是老用户编译可能用的是Veristand Model Framework&#xff0c;那个是历史版本&#xff0c;且NI不会再维护&#xff0c;新版本编译支持为VeriStand Model Generation Suppo…...