游戏开发-人工智能与游戏逻辑-游戏AI（路径寻路算法、行为树、状态机）_状态机基础有限状态机FSM详解.docx

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游戏AI概览

1路径寻路算法简介

路径寻路算法是游戏AI中至关重要的一部分，它帮助游戏角色找到从起点到终点的最优路径。在游戏开发中，最常用的路径寻路算法是A算法。A算法结合了Dijkstra算法和启发式有哪些信誉好的足球投注网站，既保证了有哪些信誉好的足球投注网站的效率，也确保了找到的路径是最优的。

1.1A*算法原理

A*算法通过评估每个节点的总成本（g(n)+h(n)）来决定有哪些信誉好的足球投注网站的方向。其中，g(n)是从起点到节点n的实际成本，h(n)是从节点n到终点的预估成本。算法选择总成本最低的节点进行扩展，直到找到终点。

1.2A*算法示例

假设我们有一个简单的游戏地图，用二维数组表示，其中0表示可通行，1表示障碍物。我们的目标是从(0,0)到(4,4)找到一条路径。

#定义地图

grid=[

[0,0,0,0,0],

[0,1,1,0,0],

[0,0,0,0,0],

[0,0,1,0,0],

[0,0,0,0,0]

]

#定义启发式函数，这里使用曼哈顿距离

defheuristic(a,b):

returnabs(a[0]-b[0])+abs(a[1]-b[1])

#A*算法实现

defa_star_search(grid,start,goal):

open_set=[start]

came_from={}

g_score={start:0}

f_score={start:heuristic(start,goal)}

whileopen_set:

current=min(open_set,key=lambdax:f_score[x])

ifcurrent==goal:

path=[]

whilecurrentincame_from:

path.append(current)

current=came_from[current]

returnpath[::-1]

open_set.remove(current)

forneighborin[(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]:

tentative_g_score=g_score[current]+1

next=(current[0]+neighbor[0],current[1]+neighbor[1])

ifnot(0=next[0]len(grid)and0=next[1]len(grid[0])):

continue

ifgrid[next[0]][next[1]]==1:

continue

ifnextnoting_scoreortentative_g_scoreg_score[next]:

came_from[next]=current

g_score[next]=tentative_g_score

f_score[next]=tentative_g_score+heuristic(next,goal)

ifnextnotinopen_set:

open_set.append(next)

returnNone

#调用A*算法

path=a_star_search(grid,(0,0),(4,4))

print(path)

1.3解释

在这个示例中，我们定义了一个简单的地图和A*算法的实现。启发式函数使用曼哈顿距离，即两点在网格上的水平和垂直距离之和。算法从起点开始，逐步扩展到终点，记录了每个节点的g_score和f_score，最终返回了一条从起点到终点的路径。

2行为树基础概念

行为树是一种在游戏AI中用于决策的结构，它将复杂的决策过程分解为一系列简单的任务，通过树状结构组织这些任务，使得AI的行为更加灵活和可扩展。

2.1行为树节