在游戏中使用C＃进行基于气味的寻路

Question

想知道是否有人知道实施寻路，但使用香味。周围节点的气味越强，就是“敌人”走向的方式。

由于

Answer 1

是的，我就这个问题做了我的大学最终项目。

这个想法的一个应用是找到shortest path。 这个想法是，正如你所说，'气味'会随着时间的推移而衰退。但两点之间的最短路径将具有最强烈的气味。

看看这个paper。

你想知道什么？

Answer 2

每次游戏更新（或其他一些不太频繁的时间范围），都会增加目标物体（红色斑点）附近节点的气味值。

将所有节点的气味值减少一些衰减量为零。

在黄色blob的think / move函数中获取要移动的节点。移向具有最高香味值的节点。

根据节点的数量，'减少所有节点的气味值'可以用于光化，例如，可能会维护一个非零节点列表。

Answer 3

不清楚问题是什么 - 但这似乎只是描述Ant colony optimization problem的另一种方式：

  

计算机科学与操作   研究，蚁群优化   算法（ACO）是一种概率   解决计算问题的技术   可以减少的问题   通过图表找到好的路径。

Answer 4

好吧，想一下。

我的想法是将游戏区域划分为32x32（或任何你的角色大小）的部分。然后每x秒运行一些检查（所以如果它们保持静止，它们周围的瓷砖会有更多的“香味”），以确定任何给定瓷砖上的气味有多强。一些例子可能是：1）如果你越过瓷砖，添加3; 2）如果您越过相邻的图块，请添加1.

然后添加降级等内容，每隔x秒将每个平铺减少1，直到它达到零。

您需要担心的最后一件事是使用AI来跟踪此路径。我建议只将AI放在某处，并告诉它找到带有气味的节点，然后转到具有更高/相等值气味的相邻节点。也担心穿越路径。如果玩家沿着一条路走上去，然后沿着另一个方向往前走，请确保AI始终只是采取循环回路。
用AI看最后一件事就是添加一些错误。每隔一段时间让AI走错路。或者更轻松地失去踪迹。

这些是关键点，我相信你可以提出更多，更多的头脑风暴。

Answer 5

我发现气味模型和寻路之间存在很大的矛盾。对于自然界中的猎人来说，通过气味找到路径意味着准确地找到跟随主体所使用的路径。在游戏中，寻路意味着找到两点之间的最快路径。它不一样。 1.在对气味进行建模时，您将计算该点的气味浓度，因为周围浓度的总和乘以不同的因子。并且从该点搜索最快路径意味着将周围点的计数乘以MINIMUM，乘以不同的参数。 2.计算气味你应该使用递归模型 - 气味向各个方向发展，包括向后。在寻路的情况下，如果您找到了目标周围点的最短路径，它们将不会改变。 3气味水平可以上升和下降。在寻路中，搜索最小值时，结果永远不会上升。

因此，气味模型确实比你的目标复杂得多。当然，我所说的，仅适用于标准情况，你可以有一些非常特别的东西......