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人工智能寻路算法在电子游戏中的研究和应用.pdf
在电子游戏的设计和开发中，随着硬件性能的不断升级，游戏的音效和视觉
效果都得到了极大的提高和改善。但人工智能技术的研究和应用还相对落后，因
而游戏中非玩家角色的行为表现就显得很单调笨拙，严重影响游戏的品质。因而
近年来人工智能渐渐成为改善和提高游戏质量的热门研究课题，非玩家角色的行
为既要聪明智能又要丰富多样。在游戏软件中，人工智能是一个重要而又复杂的
模块，而寻路算法是人工智能运用于电子游戏中的最基本问题之一。
在当今游戏工业界，A*算法是被大家最广泛使用的人工智能寻路算法，也是
最有效的最短路径搜索算法。A*算法实际上是一种基于广度优先搜索基础上的启
发式搜索算法，通常采用估价函数：f(n)=g(n)+h(n)对当前的搜索位置进行评估。
A*算法最缓慢的部分是在开启列表中寻找 F 值最低的节点，二叉堆方法通过对开
启列表进行快速排序等， 极大的优化了开启列表内节点元素的查找以及增删速度，
一般在大多数场合会加快 2～3 倍，并且随着路径长度增加，搜索速度呈几何级数
提升(10 倍以上)。在大地图上，只用一种网格密度进行寻路，通常或者很慢，或
者走路不够真实。分层寻路方法可极大地加快了 A*搜索速度，它先在整个地图范围内使用低密度网格的宏观寻路方法，直至靠近目标对象后，再切换到高密度网
格的微观寻路方法，一般游戏地图越大，A*搜索速度提高地越明显。
通过将 A*搜索算法应用于掌机游戏Gauntlet的人工智能寻路系统后，实际验
证和测试了改进和优化后的A*搜索极具时间效率和空间效率。


关键词： 人工智能 A*算法 二叉堆 分层寻路
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