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A*寻径算法

A*算法是常用及有效的寻找最优路径的算法。本文配合了大量的插图详细介绍了A*算法的基本原理。分享以下。觉得好的顶一下:)

多机器人路径规划(Multi-Agent Path Finding, MAPF)

多智能体路径规划(multi-agent path planning)的 ros 实现

多智能体寻径MAPF

1，多智能体寻径 2，CBS介绍 3，CBS代码 4，CBS改进

Java中的A*(A star)寻径实现

据我个人所知，目前流行的寻径方法大体有两种，即A* 和Dijkstra（SP算法）Dijkstra算法：            由Edsger Wybe Dijkstra先生发明（已故）    Dijkstra算法是典型的最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点

寻找道路

题目链接 读完题目之后可以发现，需要做两件事情。 1 **·挑出满足条件的点，打上标记。 2·**求从S到T的最短路 接下来分布解决这两个问题 求满足要求的点 首先需要知道每个点是否与T连通，用dfs可以解决，我们需要建立逆向思维，见一个反图。 由T点出发执行一次dfs就可以解决问题。代码如下： void dfs(int x){ book[x]=1; for(int i=rhead[x] ; ...

多机器人路径规划(MAPF)综述

原文总结MAPF(Multi-Agent Path Finding) 问题要干什么，其实从名字来说已经说的很清楚了: 就是多机器人路径规划，再关键一点，就是无碰撞(no collision)的路径规划理解一个算法首先先把算法玩起来，玩起来的前提是知道算法的输入输出，这就够了．从输入输出就能从总体上了解这个算法能干什么，之后再深入算法细节，就不至于在冗杂的参数和复杂的算法细节中迷失，从而事半功倍．注：MAPF 算法，有时也叫求解器(solver)，从编程视角来说，叫求解器可能更贴切一些．。

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标题    关于帝国2中的寻路和行军算法    zhengr（原作）关键字    帝国时代 寻路 路径 行军 A*       一提起游戏中的寻路,很多人就会想起A*算法. 的确,A*无疑是当前用的最多也是最先进的算法,在比较简单的地图上它的速度非常快,能很快找到最短路径(确切说是时间代价最小路径),而且使用A*算法可以很方便

即时战略游戏中寻径算法原理及实现

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[笔记]A*寻路算法初探

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OpenRA寻路过程学习

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一种高效的寻路算法 - B*寻路算法

http://qinysong.iteye.com/blog/678941 在此把这个算法称作B* 寻路算法（Branch Star 分支寻路算法，且与A*对应），本算法适用于游戏中怪物的自动寻路，其效率远远超过A*算法，经过测试，效率是普通A*算法的几十上百倍。  通过引入该算法，一定程度上解决了游戏服务器端无法进行常规寻路的效率问题，除非服务器端有独立的AI处理线程，否则在服务

两点连接寻径算法

这个算是用我上次发布的连连看中的一个两点连接算法，上次发布了源码以后，很多朋友发邮件或能过MSN寻问源码中问题，算法占了一大部分，我当时答应会发一篇文章，详细讲解一下这个算法，但由于最近忙于工作，所以一拖再拖，在这里先说声Sorry.希望各位看了这个算法后，能给点评价，谢谢。 还有，上次把我连连看最终发布版拿到我在的C#开发群里，没想到一下子就发现了BUG，比较郁闷的，主要平时也没做测试，给女朋...

什么是即时战略游戏

即时战略游戏（Real-Time Strategy Game），简称RTS。游戏是策略游戏（Strategy Game）的一种。游戏是即时进行的，而不是策略游戏多见的回合制。另外玩家在游戏中经常会扮演将军，进行调兵遣将这种宏观操作。尽管即时战略游戏拥有广阔的历史，其中的一部分的知名度远胜过其他同类游戏，尤其是1992年到1998年间由Blizzard Entertainment和Westwood

7个寻路算法 BStar.h

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基于粒计算思想的M2M寻径算法 摘要 宏观微观（M2M）模型是一种源于粒计算思想并扩展了许多有价值的特性的算法设计模型。本文我们介绍了一个基于M2M模型的分层寻径算法。该算法花费O(n)时间预处理建成M2M数据结构，这样的层次结构占有O(n)位存储空间并且可在O(1)估计时间内被更新处理各种变化。虽然找到的路径不总是最短的路径，但是它可以通过一个调整一个参数—范围值在精确度与时间开销之间作权衡

基于冲突搜索（CBS）的多智能体路径寻优（MAPF）

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