A*寻路算法所生成的路径
本文目的是對A*尋路算法所生成的路徑進行一些人性化的調(diào)整,使其看起來不至于太機械化。關(guān)于A*算法的原理與實現(xiàn),讀者可以閱讀其他資料,這里不再詳細闡述。
如何寫估價函數(shù)
? ? ? ? A*尋路算法本質(zhì)上是一個有方向性的廣度優(yōu)先搜索算法,它使用一個估價函數(shù),來估測可能的最短路徑,在每一次搜索迭代完成后,選取其鄰接點中最優(yōu)的一個(即,距離終點最近的一個點),作為下一次迭代的起點。如此反復(fù),直到找到終點。下面先列出估價函數(shù)的常規(guī)寫法:
? ? ? ? 設(shè)i點到起點的價值為S,到終點的估價為E,i點的總估價G等于S+E。S的值是確定的:
[cpp]?view plain?copy?
S?=?parent.S?+?1(i點是其父節(jié)點的水平或垂直方向上的鄰接點)??
或??
S?=?parent.S?+?sqrt(2))(i點是其父節(jié)點斜方向上的鄰接點)??
E點的值需要估算。精確一點的寫法:
[cpp]?view plain?copy?
水平距離:dx?=?abs(ix?-?ex)??
垂直距離:dy?=?abs(iy?-?ey)??
需要斜著走過的距離:v1?=?min(dx,?dy)?*?sqrt(2)??
需要直線走過的距離:v2?=?max(dx,?dy)?-?min(dx,?dy)??
E?=??v1?+?v2??
粗略的寫法:
[cpp]?view plain?copy?
E?=?abs(ix?-?ex)?+?abs(iy?-?ey)??
如何避免轉(zhuǎn)向抖動
? ? ? ? A*尋路得到的結(jié)果是最優(yōu)的,但不是唯一的,這源于兩點之間最近的路線可能不只一條。那么問題就產(chǎn)生了,兩條最佳路線距離都相等的情況下,哪一條會更好?
?? ?
(紅色是障礙,白色可通行,黑色是搜索路徑)
? ? ? ? 如上圖所示,是A* 8方向搜索得到的兩條距離相等的路線,但是左圖的路線在中間位置發(fā)生了“拐彎”,要比右圖的路線多一個“拐彎”。如果路線上拐彎太多,人物行走的過程中,會出現(xiàn)頻繁轉(zhuǎn)向,從而出現(xiàn)“抖動”現(xiàn)象。所以,我們判定右圖路線優(yōu)于左圖路線。針對這一問題,我們可以通過修改估價函數(shù),來選擇“拐彎”更少的路線。
? ? ? ? 拐彎的問題,可以簡化成先盡可能的向一個方向走,然后再考慮轉(zhuǎn)向。進一步簡化成,點越接近起點或是終點,越優(yōu)先考慮。我們給E加上一個干擾值factor,
[cpp]?view plain?copy?
factor?=?min(abs(ix?-?sx),?abs(ix?-?ex))?+?min(abs(iy?-?sy),?abs(iy?-?ey))??
factor?*=?0.01??
factor的值不能過大,否則會造成搜索結(jié)果不是最短距離,因此適當?shù)慕ofactor乘上一個縮放系數(shù)。
如何遠離障礙物
? ? ? ? A*尋路的效果是抄近道,走捷徑。但對于游戲體驗來說,這并不完全是件好事,放著寬闊的馬路不走,非得走懸崖峭壁,一不小心就跌落萬丈深淵,或者卡在巖石邊上。那么,我們該如何避免這些現(xiàn)象呢?同樣,我們可以通過修改估計函數(shù)做到。
? ? ? ? 我們給每一塊可走區(qū)域都加上一個干擾值,越靠近障礙的可走區(qū)域,其干擾值越大。干擾值計算方法:
[cpp]?view plain?copy?
factor?=?0??
for(x?=?-n;?x?<=?n;?++x)??
{??
??????for(y?=?-n;?y?<=?n;?++y)??
?????{??
????????if(isObstacle(ix?+?x,?iy?+?y))??
????????{??
????????????factor?+=?n?-?min(abs(x),?abs(y))??
????????}??
?????}??
}??
? ? ? ? 我們甚至可以根據(jù)地表的材質(zhì)來增加干擾值,比如山路和沼澤地帶明顯比馬路的干擾值大。
后記
? ? ? ? 總之,我們可以調(diào)節(jié)估價函數(shù)來達到不同的效果。但是,也不能隨意修改,不良的估價函數(shù),會增加搜索成本。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的A*寻路算法所生成的路径的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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