游戏人工智能实验报告二

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1、实验二聚集与避障实验报告一、实验目的掌握游戏中聚集与避障的人工智能算法,理解宽视野和有限视野的区别二、实验仪器Windows7系统MicrosoftVisualStudio2015三、实验原理及过程//描述聚集与避障的算法原理//描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明智能体只考虑哪些在检测盒内的障碍物。初始的时候，要将游戏世界中所有的障碍物都迭代到内存中，并标记哪些在检测盒内的障碍物以作进一步分析，然后把所有已经标记的障碍物都转换到智能体的局部空间。转换坐标后，那些x坐标为负值的物体将不被考虑，所以问题就变得简单

2、多了，接下来必须要检测障碍物是否和检测盒重叠。使障碍物的包围半径扩大检测盒宽度的一半。然后测试该障碍物的y值是否小于这个值（即障碍物的包围半径加上检测盒宽度的一半）。此时，只剩下那些与检测盒相交的障碍物了。接下来我们找出离智能体最近的相交点。再一次在局部空间中计算，第三步中扩大了障碍物的包围半径。用简单的线圆周相交测试方法可以得到被扩大的圈和x轴的相交点。四、实验结果五、实验心得(需包括有何不足如何改进)//你认为目前的聚集与避障有什么不足之处,如何改进目前的聚集与避障的不足之处在于：可能会因为错误的方案设计而搞错导致路线的躲闪

3、。还有就是从实验2开始，我的电脑本身出现了COMCTL32.LIB文件LINK的错误，后来在同学的帮助下我解决了这个问题。如何改进：实验前必须要经过精确的计算并且代码不能出现任何错误。把COMCTL32.LIB文件载入文件以让程序正确运行。六、主要代码#include"main.h"#include"time.h"//---------------------------------------------------------------------------/*Book:AIforGameDevelopersAuthor

4、s:DavidM.Bourg&GlennSeemannExample:Flocking,Chapter4*///---------------------------------------------------------------------------#define_TIMESTEP0.0025#define_TOL1e-10#define_FWDTIME10#define_THRUSTFACTOR1.0#define_CHASESETUPtrue#define_SPAWN_AREA_R100#define_MAX_N

5、UM_UNITS20#define_UNIT_LENGTH4#define_OBSTACLE_RADIUS_FACTOR8#define_OBSTACLE_RADIUS_OBSTACLE_RADIUS_FACTOR*_UNIT_LENGTH#define_COLLISION_VISIBILITY_FACTOR25#define_WIDEVIEW_RADIUS_FACTOR200#define_NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR50#define_LIMITEDVIEW_RADIUS_FACTOR30#define_

6、SEPARATION_FACTOR5#define_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR1#define_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR1#define_NUM_OBSTACLES8//GlobalVariables:intFrameCounter=0;RigidBody2DUnits[_MAX_NUM_UNITS];VectorTarget;VectorObstacles[_NUM_OBSTACLES];boolInitialize(void){inti;GetRandomNumber(0,_WINWI

7、DTH,true);for(i=0;i<_MAX_NUM_UNITS;i++){Units[i].fMass=10;Units[i].fInertia=10;Units[i].fInertiaInverse=1/10;Units[i].vPosition.x=GetRandomNumber(_WINWIDTH/2-_SPAWN_AREA_R,_WINWIDTH/2+_SPAWN_AREA_R,false);Units[i].vPosition.y=GetRandomNumber(_WINHEIGHT/2-_SPAWN_AREA_

8、R,_WINHEIGHT/2+_SPAWN_AREA_R,false);Units[i].fWidth=_UNIT_LENGTH/2;Units[i].fLength=_UNIT_LENGTH;Units[i].fHeight=_UNIT_LENGTH;Unit