寻路对很多游戏来讲都是不可或缺的元素,在一般的游戏中,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,进而造成游戏卡顿,这使得寻路优化变得非常重要.
前面几篇我们把A*算法和JPS的算法都简单介绍了一下，并且展现出来了行动规划，其中A*算法的核心代码我也在《实战|OpenCV结合A*算法实现简单的运动路径规划》中放出来了， 感兴趣的朋友可以连接过去看一下，今天我们就专门对两个算法的运算效果进行一下实测，对比一下看看
Kotlin在1.6时增加了Select的表达式，可以同时等待多个挂起函数，并选择第一个可用的。其实就是说在并行的运算中，直接返回最快的结果。
最近在写js的slg游戏，需要用到a星算法。之前用python写过https://blog.csdn.net/qq_39687901/article/details/80753433，现在再用js写一遍。
上一篇《实战|OpenCV结合A*算法实现简单的运动路径规划》我们实现了运动路径的规划功能，在上次的图片中效果还不错，因为本身就是想做通用的寻路，所以就又换了几张图片看了看，结果在比较复杂的路径上看，计算的时间就有点太长了，所以这篇专门研究下自己实现的代码里面有没有可优化的地方。
本人在业余时间开发一个兔子围城游戏的时候，在网上寻找一种高效的寻路算法。最终找到这篇文章 四种寻路算法计算步骤比较 遂从C++代码移植到了AS（Flash版，使用Player.IO作为后端），现在又从AS移植到了JS（微信小游戏需要），并使用ES6语法进行优化。使得代码尽量精简。
全球广域网在一开始就与局域网走了两条相差甚远的道路。它是由电话网络发展而来的，因此最初通过PDH和SDH承载。PDH有E1/E3和T1/T3等不同标准，而SDH的速率也由OC-3(155M)发展到了后来的OC-192(40G)。
悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym库，使用Sarsa和Q-learning两种算法求解悬崖寻路问题的最佳策略。
Radius：烘培的半径，也就是物体的烘培的半径。这个值影响物体能通过的路径的大小
2 配置整个project下的静态文件，适用于那些和单独app关联不大的文件，比如jquery bootstrap 等等
引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法，其中三个优化是加速跳点的寻找，
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。文中的 JPS-Bit 和 JPS-BitPrune 都支持动态阻挡。 1.引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍 JPS 的效率、多线程、内存、路径优化算法。为了测试搜索算法的优化性能，实验中设置游戏场景使得起点和终点差距 200 个格子，需要寻路 1000
<1>这个是设置自动寻路的速度的，可以把这个值设置成0，然后就会光显示路线，而不自动寻路了。
原文地址： http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
AI研习社按：本文作者夏飞，清华大学与卡内基梅隆大学毕业，现于谷歌从事技术研发工作。本文是对《自然》上发表的知名论文 “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search” 进行的总结，对 AlphaGo 的算法结构进行了概括。。 下文概括了围棋借助人工智能在 2016 年实现的突破。 围棋是一个完全信息博弈问题。而完全信息博弈，通常能被简化为寻找最优值的树搜索问题。它含有 b 的 d 次方个可能分支，在国际象棋中 b≈35，
在我们的这个练习里面我们会制造一张 100 x 100 个格子的地图，并且在上面绘制我们的从起点到终点的路径。
本文简单介绍如何基于FSM有限状态机实现Enemies AI，首先定义敌人的AI逻辑：默认状态下Enemy为巡逻状态，有若干巡逻点位，Enemy在这些点位之间来回巡逻走动，同时检测Player的位置，当Player进入一定范围内时，Enemy进入寻路状态，寻路到Player位置前，进入Attacking攻击状态，当Player离开一定距离时，Enemy重回巡逻状态进行巡逻。
概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔
译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。
引言：如何进行 TiledMap 地图优化？开发者 Bool Chen 将分享一套行之有效的 TiledMap 地图优化方案，其中包括了渲染、解析、寻路方面。
深度寻路算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。它从一个起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到到达一个无法访问的节点，然后回溯到最近的一个还未访问完的节点，继续进行深度优先搜索。深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
导航模块是机器人系统中的一个重要组件，用于实现机器人在环境中的自主导航和路径规划。
AI 一直是游戏开发中一个热门词汇，当然这不是人工智能的那个 AI ，而是指有着人类思想的 NPC 或者聪明的敌人等等。根据游戏的类型和复杂程度， AI 的实现可以很简单，也可以非常复杂。作为新手，本文不会讨论所谓高级 AI 的实现方式，那太不现实，不过我们可以先从最简单、最常用也是最实用的 AI 寻路探索开始入手，进而丰富我们的小游戏！
引言：Cocos 微店 12.12 ~ 12.14 双12特惠来袭，5.x 折优惠 + 店铺公开优惠券（每天100张）。如果你错过了双11，请不要再错过双12啦！
Nav Mesh是Unity中用于寻路行为的AI功能，下面简单介绍Nav Mesh的使用以及如何使用Line Renderer组件将寻路的路径通过如下方式绘制出来：
Unity自动寻路指南 主要参考Naviation这个文档。本文不关注自动寻路的原理，如有需要可以在这里查看nav-InnerWorkings 一些名词 Agent:绑定在人物身上的，用于实现自动寻路的，看上去就像一个collision。 NavMesh:Agent可以在NavMesh在行走。 Off-Mesh Link:相当于传送门。 NavMesh Obstacle:障碍物。 创建NavMesh 标记为Navigation Static 所有用于成为NavMesh的网格都必须被指定为Navigat
同时设置为不阻碍行走-Walkable ，即可以在障碍物上行走。
什么是BGP？ BGP(Border Gateway Protocol)主要用于互联网AS(自治系统)之间的互联，BGP的最主要功能在于控制路由的传播和选择最佳路径。 全国各大网络运营商多数都是通过bgp协议与自身的AS号来实现多线互联的。使用BGP协议互联后，网络运营商的所有 骨干路由设备将会判断到IDC机房IP段的最佳路由，以保证不同网络运营商用户的高速访问。 通俗地说，就是单个ip多条线路，能够根据用户终端的运营商来选择最佳的线路。 什么是动态BGP？ 动态BGP多线网络，路由表项是通过相互连接的路由器之间交换彼此路由信息，然后按照一定的算法优化出来的，而这些路由信息是在一定时间间隙里不断更新，以适应不断变化的网络，以随时获得最优的寻路效果。为了实现IP分组的高效寻路，IETF制定了多种寻路协议。也就是说，当静态BGP中的网络结构发生变化，运营商是无法在第一时间自动调整网络设置以保障用户的体验度。而动态BGP可根据设定的寻路协议第一时间自动优化网络结构，以保持客户使用的网络持续稳定、高效。所以，动态BGP网络被称为真正意义上的BGP。 通俗地说，就是某条线路故障了，能够自动切换到备用线路。 如何选择？ 而真正大规模的IDC服务商，例如恒梦云计算，都会采用动态BGP。真正的bgp线路机房，均通过互联网AS(自治系统)之间的互联，在自治系统之间动态交换路由信息，而这些路由信息是在一定时间间隙里不断更新，以适应不断变化的网络，以随时获得最优的寻路效果，而且不占用服务器的资源，对服务器不会造成压力。
全球第四个、亚洲首个专业货运机场——鄂州花湖机场昨天正式投运。从这里出发，1.5小时飞行圈可覆盖包括长三角城市群、珠三角城市群在内的中国五大国家级城市群。涵盖全国90%的经济总量，货物有望实现“一日达全国，隔夜达全球”目标。鄂州花湖机场白天将主要满足客运需求，夜间将主打货运航空。与距离不超过100公里的区域性枢纽机场——武汉天河国际机场，形成航空客货“双枢纽”格局。
基于单元格的导航图将地图划分为多个正方形单元或者六边形组成的规则网络，这种导航图易于理解和使用，结构相对简单，易于动态增加建筑物或者障碍等，适用于即时战略游戏或者塔防游戏，寻路以网格为单位，精准的寻路需要大量的节点，对内存要求比较高。另外在环境中包含的不同地形，也许需要通过额外信息进行存储，这也需要一定开销。
我们修改A*PathfindingProject的部分源码来实现战术寻路 在Path中我们修改GetTraversalCost函数来实现路径代价的重新计算 源码
作者 | 叶鑫 来源 | Datawhale AI作为时下计算机算法的超级巨星，在例如CV、NLP、语音、机器人等诸多领域都有广泛的应用。而在游戏领域，AI的应用往往被认为只是把游戏角色拟人化，算法的第一印象也通常是强化学习。但实际当中，AI在游戏中的应用却不止于此。本文就来介绍一下游戏领域的AI应用与算法。 首先摆在我们面前的是，为什么要研究游戏AI呢？ 游戏可以看做现实问题的折射，研究它可以为解决现实问题提供有价值的样本；同时，游戏的算法永远不会被单单的几种算法所束缚，多种形式的AI方法可以分别或结合在
CCtalk是沪江旗下的支持互动教育平台，它提供网师服务，支持老师签约入驻，拥有基于云，大数据和AI的个性化课程推荐，同时也支持社群化学习，可以通过课前预习，课后答疑和视频回放等来沉淀学习用户，而且还有非常丰富的教学工具，包括实时多向音视频服务，双向白板，屏幕分享，讲义，教学小工具等等。
在一次寻路过程中主动寻找障碍，通过障碍的位置计算出：经过障碍代价最小的一些关键位置，并将这些位置中代价最小的点作为下一次寻路过程的起点。
最近试了一下用QQ登陆联系原有的账户体系，由于用了LeanCloud提供的后台服务，我只用关心QQ互联的部分。
本文作者是 Ubiquiti 上海公司无线网络工程师，拥有思科 CCIE R&S 方向认证。
讲到优化，嘉宾们几乎都会提到优化与调试工具，掌握工具是性能优化的基础。那么都有哪些工具呢？常用的有三个：
AI作为时下计算机算法的超级巨星，在例如CV、NLP、语音、机器人等诸多领域都有广泛的应用。而在游戏领域，AI的应用往往被认为只是把游戏角色拟人化，算法的第一印象也通常是强化学习。但实际当中，AI在游戏中的应用却不止于此。本文就来介绍一下游戏领域的AI应用与算法。
>搜索策略(Search Strategies)//详细请参见http://blog.csdn.net/racaljk/article/details/18887881
本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook
引言 在文章 学习协同过滤推荐 \w 100行Python代码 中，介绍了基于物品的协同过滤推荐，根据 user-item 评分矩阵，找出与给定 item 评分最接近的物品，作为推荐结果。 在本文中，把书籍名称看作单词，以用户喜欢的书籍看作句子，利用 word2vec 模型构建了一个书籍的向量空间。对给定书籍，找出与其距离最近的书籍，作为推荐结果。 本文用 Python 60 行代码实现了一个 Demo，得到每本书籍在向量空间的表示，输出基于书籍的协同过滤推荐结果。 word2vec 简介 word2
| 导语 微信小游戏都火成这样了，为什么不尝试一下？ 我们的目标是使用Cocos Creator从零开始制作一个小游戏，并放到微信上玩。 上文链接：Cocos Creator制作一个微信小游戏（上） 四、游戏逻辑 开始游戏菜单逻辑 在Script文件夹上右键-新建-JavaScript，创建一个名字为Menu的代码文件。 双击一下资源管理器中的Menu场景，再在层级管理器中单击一下Canvas节点，显示节点的属性检查器，然后把Script目录中的Menu代码文件搬去到属性检查器中，以实现代码和场景的绑定。
TEB算法是局部寻路算法、全局寻路算法提供一个结果B,然后经过局部寻路算法进行细化为
1.对我们的可寻路场景物体进行Navagition的烘焙（Bake），可寻路的物体我们将它设置为静态（static），我们在Areas中设置要bake的物体为什么区域，修改权重（Cost）。 2.给物体添加NavMeshAgent 3.添加脚本，引入UnityEngine.AI命名空间
如何在不看源码的情况下推测源码中的内容，这个问题是在写React的项目的时候闪现出来的。
AI科技评论按：本文作者夏飞，清华大学与卡内基梅隆大学毕业，现于谷歌从事技术研发工作。本文是对《自然》上发表的知名论文“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”进行的总结，对 AlphaGo 的算法结构进行了概括。原总结文用英语写就，经AI科技评论编译。 下文概括了围棋借助人工智能在 2016 年实现的突破。 围棋是一个完全信息博弈问题。而完全信息博弈，通常能被简化为寻找最优值的树搜索问题。它含有 b 的 d
想了一个寻路算法，用C++实现了一下，界面用MFC完成的很简单。用20x20的方形区域作为迷宫，为了方便，随机选取了大约1/3的格子作为路障，禁止通过。规则是在只能想前后左右四个方向移动的前提下找到从入口（默认左上角）到出口（默认右下角）的最短路径。
（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；
最近本来在研究行为树， 然后无意间发现了一本名叫《Artificial Intelligence for Games, Second Edition》的书，就顺便看了起来。
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