moba寻路_游戏中的人工智能之流场寻路

流场简介

流场，一般为网格图，网格中的每一个节点包含一个向量，该向量是物体在该位置时期望的速度。

流场寻路

利用流场的速度信息指导大量物体同时进行寻路。换句话说，如何生成可以寻路的流场，才是问题的关键。

这里有一篇英文的文章和一个示例[3]，阅读文章有助理解流场寻路，英文不够好的同学也可以从例子中获取感性的认识。

流场寻路

在线示例

流场的简单生成：

流场根据迪杰斯特拉图生成的，而迪杰斯特拉图是依据众多智能移动体共同目的地以及节点运动消耗图生成。

节点运动消耗图，用0表示可正常通过，用极大值表示障碍物，用其他值表示河水，沼泽，斜坡，树林等地形信息。

首先，需要依据节点运动消耗图以及众多智能移动体共同目的地生成迪杰斯特拉图。

迪杰斯特拉图中的每一节点包含其距离目的地节点的最少运动消耗。

细节就是以目的地为起点进行迪杰斯特拉算法搜索到图中其他所有节点的最短运动消耗，其他非目的地节点保存这到目的节点的最短运动消耗。

什么迪杰斯特拉算法，请参看。

迪杰斯特拉算法

需要注意的是，本文中的例子生成的迪杰斯特拉图，其实使用广度优先算法生成的，这是因为边权值全部为1(路径消耗均为1)。

其次，依据迪解释特拉图生成流场。流场每一个节点包含一个指向某个邻居节点的向量，并且该向量所指向的邻居节点，在所有邻居节点中其距离目的路径消耗最少。而向量的大小可以为移动智能体的最大速率，或者单位化。

流场寻路其他细节：

当位于流场某一位置时，

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