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时间:2018-07-07
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1、A*路径寻找算法入门来源于:GameDev.net作 者:PatrickLester原文URL:http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp翻 译:孙璨 虽然A*(读作A星)算法对初学者来说是比较深奥难懂,但是一旦你找到门路了,它又会变得非常简单。网上有很多解释A*算法的文章,但是大多数是写给那些有一定基础的人看的,而您看到的这一篇呢,是真正写给菜鸟的。 本篇文章并不想给这个算法题目作一些权威性论断,而是阐述它的基本原理,并为你理解更多相关资料与讨论打下基础。
2、文章末尾给出了一些比较好的链接,放在“进阶阅读”一节之后。 最后,本文不是编程规范,你将可能使这里讲述的东西编写成任何计算机语言。在本文的末尾我还给出了一个例子程序包的下载链接,也许正合你意。在这个包中有C++和BlitzBasic两个版本的程序代码,如果你只是想看看A*算法是如何运作的,该包中也有可直接执行的文件供你研究。 我们还是要超越自己的(把算法弄懂),所以,让我们从头开始吧! 初步:搜索区域 我们假设某个人要从A点到达B点,而一堵墙把这两个点隔开了,如下图所示,绿色部分代表起点A,红色部分代表终点B,蓝色方块部分代表之
3、间的墙。[图一] 你首先会注意到我们把这一块搜索区域分成了一个一个的方格,如此这般,使搜索区域简单化,正是寻找路径的第一步。这种方法将我们的搜索区域简化成了一个普通的二维数组。数组中的每一个元素表示对应的一个方格,该方格的状态被标记为可通过的和不可通过的。通过找出从A点到B点所经过的方格,就能得到AB之间的路径。当路径找出来以后,这个人就可以从一个格子中央移动到另一个格子中央,直到抵达目的地。这些格子的中点叫做节点。当你在其他地方看到有关寻找路径的东西时,你会经常发现人们在讨论节点。为什么不直接把它们称作方格呢?因为你不一定要把
4、你的搜索区域分隔成方块,矩形、六边形或者其他任何形状都可以。况且节点还有可能位于这些形状内的任何一处呢?在中间、靠着边,或者什么的。我们就用这种设定,因为毕竟这是最简单的情况。 开始搜索 当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后,下一步就要构造一个搜索来寻找最短路径。在A*算法中,我们从A点开始,依次检查它的相邻节点,然后照此继续并向外扩展直到找到目的地。我们通过以下方法来开始搜索:1. 从A点开始,将A点加入一个专门存放待检验的方格的“开放列表”中。这个开放列表有点像一张购物清单。当前这个列表中只有一个元素,但一
5、会儿将会有更多。列表中包含的方格可能会是你要途经的方格,也可能不是。总之,这是一个包含待检验方格的列表。2. 检查起点A相邻的所有可达的或者可通过的方格,不用管墙啊,水啊,或者其他什么无效地形,把它们也都加到开放列表中。对于每一个相邻方格,将点A保存为它们的“父方格”。当我们要回溯路径的时候,父方格是一个很重要的元素。稍后我们将详细解释它。3. 从开放列表中去掉方格A,并把A加入到一个“封闭列表”中。封闭列表存放的是你现在不用再去考虑的方格。此时你将得到如下图所示的样子。在这张图中,中间深绿色的方格是你的起始
6、方格,所有相邻方格目前都在开放列表中,并且以亮绿色描边。每个相邻方格有一个灰色的指针指向它们的父方格,即起始方格。[图二] 接下来,我们在开放列表中选一个相邻方格并再重复几次如前所述的过程。但是我们该选哪一个方格呢?具有最小F值的那个。 路径排序 决定哪些方格会形成路径的关键是下面这个等式:F=G+H这里· G=从起点A沿着已生成的路径到一个给定方格的移动开销。· H=从给定方格到目的方格的估计移动开销。这种方式常叫做试探,有点困惑人吧。其实之所以叫做试探法是因为这只是一个猜测。在找到路径之前我们实际上并不知道实际的距离,
7、因为任何东西都有可能出现在半路上(墙啊,水啊什么的)。本文中给出了一种计算H值的方法,网上还有很多其他文章介绍的不同方法。我们要的路径是通过反复遍历开放列表并选择具有最小F值的方格来生成的。本文稍后将详细讨论这个过程。我们先进一步看看如何计算那个等式。 如前所述,G是从起点A沿着已生成的路径到一个给定方格的移动开销,在本例中,我们指定每一个水平或者垂直移动的开销为10,对角线移动的开销为14。因为对角线的实际距离是2的平方根(别吓到啦),或者说水平及垂直移动开销的1.414倍。为了简单起见我们用了10和14这两个值。比例大概对就
8、好,我们还因此避免了平方根和小数的计算。这倒不是因为我们笨或者说不喜欢数学,而是因为对电脑来说,计算这样的数字也要快很多。不然的话你会发现寻找路径会非常慢。 我们要沿特定路径计算给定方格的G值,办法就是找出该方格的父方格的G值,并根据与父方格的相对位置(斜角或非
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