Pacman 的寻路算法

Posted 2023-03-16

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【中文标题】Pacman 的寻路算法【英文标题】：Pathfinding Algorithm For Pacman [closed] 【发布时间】：2011-02-05 22:28:40 【问题描述】：

我想实现游戏吃豆人。对于 AI，我正在考虑使用 A* 算法，在许多论坛上都看到过。但是，我为一些简单的寻路（从 a 点到 b 点，中间有某些障碍物）实施了广度优先搜索，并发现它总是给出最佳路径。我想这可能是因为在像吃豆人这样使用简单寻路的游戏中，图表中没有成本的概念。那么，如果我在 Pacman 中使用 BFS 而不是 A* 进行寻路可以吗？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

这取决于，你真的想让幽灵像在吃豆人中那样工作吗？

Here's a description of how the ghosts' chase AI works（它们各自的工作方式不同）。请务必阅读以上章节，了解他们如何实际尝试访问他们的target tile。该页面是对吃豆人的精彩深入分析，读起来很有趣。

【讨论】：

谢谢乍得。我以前没有读过那篇文章。 web.archive.org/web/20151006023914/http://home.comcast.net/…【参考方案2】：

关于寻路，请注意以下事项

BFS 将查看比 A* 更多的节点，这使得它慢得多 A* 将得出与 BFS 相同的答案 A* 真的很容易实现使用 Manhattan Distance 作为您的启发式方法 - 这非常容易实现，并且可以带来非常有效的搜索查看http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/Heuristics.html了解更多信息（整个系列真的很有趣）

如果您在谈论幽灵 AI，请查看 Chad 提到的页面：The Pac-Man Dossier - 在确定如何到达目标图块时，幽灵实际上只是使用欧几里德距离，这使得它们非常不擅长寻找在某些情况下吃豆人。

【讨论】：

很遗憾，吃豆人的拆解已经被移除了。正如您所说，A* 在一般情况下并不是最优的。只有给定一个可接受的和一致的启发式，才能保证找到最佳解决方案。 @b3bop 您对一般情况是正确的；我说的是在网格（即吃豆人迷宫）上使用曼哈顿距离的情况。在这种情况下，启发式既可接受又一致，A* 将得出与 BFS 相同的答案。【参考方案3】：

这取决于。 BFS 既完整又最优（从某种意义上说，它找到了最优解）

缺点？可能需要很长时间才能找到它！此外，根据问题的影响因素，您可能会很快耗尽内存。

如果你没有性能问题，那就保留 BFS，但如果你想在一个巨大的迷宫中尝试它，那么可能需要一段时间才能得到解决方案。

我建议您尝试 A*，恕我直言，这是最好的搜索策略。即使 BFS 没有问题，A* 也是一个很好的算法，你会学到很多很酷的东西。

【讨论】：

【参考方案4】：

您可能想考虑一下 Pacman 的原始设计者使用的反对象方法，您可以阅读 here 和 here。

但是，要回答您的问题，请使用有效的方法！如果您从 BFS 获得了良好的结果，请使用它。只要记住对寻路进行足够的抽象，以便以后找到更好的东西时可以替换它。

祝你好运！

【讨论】：

【参考方案5】：

如果不使用边权重，BFS 将始终给出最短路径。如果您不需要边缘权重，我会使用它。以后随时可以切换。