游戏AI技术学习记录
来源:互联网 发布:山大网络平台的功能有 编辑:程序博客网 时间:2024/05/06 00:07
图在AI中的用处
这里的图是指多个边和节点一起构成的组合,并不是rgb的那种图片。
可以用于最优路径查询。还可以构造出依赖图,表示游戏中的各种资源的依赖关系,有利于智能体在决策方面做出更好的决策。
图的搜索算法:
1.深度优先算法:必须是个连通的图才行。从原点出发,一直深入往下搜索直到搜索到尽头,在回溯到上一个较浅的点。如此重复直到所有边都被访问到。
2.广度优先搜索算法:从原点出发,先搜索距离原点一条边的再搜索2条边的。优点是如果不计算边的权重,找到的是最优的路径。缺点是如果分支过多,算法耗时过长。
3.Dijkstra算法:首先源点被加入最短路径树(SPT),将连接源点到某一个SPT上不存在的点的最短路径所对应的边加入SPT。如此重复得到SPT包含图中每个节点到源点的最短路径。
实列:
首先将节点5加入SPT作为源点,接着检测2,6.将最短的2加入SPT,接着检测3,6.3到5距离是5,6到5距离是3,所以将6加入SPT。如此一直下去。
4.A*算法:这个算法是Dijkstra算法的一个优化,加入了启发因子H。Dijkstra算法的开销F = G而A* 算法开销F = G + H;启发因子可以是两个点的绝对距离等。加入因子的优点是能够根据因子来引导Dijkstra算法向着正确的方向进行。
(今天到这儿,我只记录思路,具体实现需要自己的创造性)
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