在游戏开发中,AI的最基本问题之一就是寻路算法或称路径规划算法,在三年前,我曾实现过基于“图算法”的最短路径规划算法,然而在游戏中,我们通常将地图抽象为有单元格构成的矩形,如:
(本图源于这里)
这个微型地图由3*3的单元格构成,当然,实际游戏中的地图通常比它大很多,这里只是给出一个示例。
由于游戏地图通常由单元格构成,所以,基于“图算法”的路径规划便不再那么适用,我们需要采用基于单元格的路径规划算法。A*算法是如今游戏所采用的寻路算法中相当常用的一种算法,它可以保证在任何起点和任何终点之间找到最佳的路径(如果存在的话),而且,A*算法相当有效。
关于A*算法的原理的详细介绍,可以参考这篇文章。当你明白A*算法的原理之后,在来看接下来的A*算法的实现就会比较容易了。
现在,让我们转入正题,看看如何在C#中实现A*算法。
首先,我们把地图划分为单元格,如此,一个地图就可以由(M行*N列)个单元格构成。我们使用AStarNode类来抽象单元格,表示一个节点,而节点的位置用Point表示,其X坐标表示Column Index,Y坐标表示Line Index。AStarNode的定义如下:
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
///
<summary>
///
AStarNode用于保存规划到当前节点时的各个Cost值以及父节点。
///
zhuweisky2008.10.18
///
</summary>
public
class
AStarNode
{
#region
Ctor
public
AStarNode(Pointloc,AStarNodeprevious,
int
_costG,
int
_costH)
{
this
.location
=
loc;
this
.previousNode
=
previous;
this
.costG
=
_costG;
this
.costH
=
_costH;
}
#endregion
#region
Location
private
Pointlocation
=
new
Point(
0
,
0
);
///
<summary>
///
Location节点所在的位置,其X值代表ColumnIndex,Y值代表LineIndex
///
</summary>
public
PointLocation
{
get
{
return
location;}
}
#endregion
#region
PreviousNode
private
AStarNodepreviousNode
=
null
;
///
<summary>
///
PreviousNode父节点,即是由哪个节点导航到当前节点的。
///
</summary>
public
AStarNodePreviousNode
{
get
{
return
previousNode;}
}
#endregion
#region
CostF
///
<summary>
///
CostF从起点导航经过本节点然后再到目的节点的估算总代价。
///
</summary>
public
int
CostF
{
get
{
return
this
.costG
+
this
.costH;
}
}
#endregion
#region
CostG
private
int
costG
=
0
;
///
<summary>
///
CostG从起点导航到本节点的代价。
///
</summary>
public
int
CostG
{
get
{
return
costG;}
}
#endregion
#region
CostH
private
int
costH
=
0
;
///
<summary>
///
CostH使用启发式方法估算的从本节点到目的节点的代价。
///
</summary>
public
int
CostH
{
get
{
return
costH;}
}
#endregion
#region
ResetPreviousNode
///
<summary>
///
ResetPreviousNode当从起点到达本节点有更优的路径时,调用该方法采用更优的路径。
///
</summary>
public
void
ResetPreviousNode(AStarNodeprevious,
int
_costG)
{
this
.previousNode
=
previous;
this
.costG
=
_costG;
}
#endregion
public
override
string
ToString()
{
return
this
.location.ToString();
}
}
如果,你看过上面提到的那篇参考文章,那么类中的各个属性的定义就不难理解了。
我们假设,从某个节点出发,最多可以有8个方向移动,这8个方向定义为CompassDirections:
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
public
enum
CompassDirections
{
NotSet
=
0
,
North
=
1
,
//
UP
NorthEast
=
2
,
//
UPRight
East
=
3
,
SouthEast
=
4
,
South
=
5
,
SouthWest
=
6
,
West
=
7
,
NorthWest
=
8
}
CompassDirections遵守“左西右东,上北下南”的地图方位原则。
而从某个节点出发,朝8个方向之中的某个方向移动是有代价(Cost)的,而且朝每个方向移动的代价可能是不相同的,而我们的寻路算法正是要找到起点和终点之间总代价最小的路径。我们使用一个接口ICostGetter来获取从某个节点开始朝8个方向移动的代价值。
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
///
<summary>
///
ICostGetter获取从当前节点向某个方向移动时的代价。
///
</summary>
public
interface
ICostGetter
{
int
GetCost(PointcurrentNodeLoaction,CompassDirectionsmoveDirection);
}
之所以将其定义为接口,是因为不同的游戏中的对移动代价赋值是不一样的。不同的游戏可以自己实现这个接口,以表明自己的代价赋值策略。
尽管如此,我们还是给出一个最简单的ICostGetter实现以方便我们测试,这个实现表示从当前节点向上、下、左、右四个方向的移动的代价是一样的。
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
///
<summary>
///
SimpleCostGetterICostGetter接口的简化实现。直线代价为10,斜线为14。
///
</summary>
public
class
SimpleCostGetter:ICostGetter
{
#region
ICostGetter成员
public
int
GetCost(PointcurrentNodeLoaction,CompassDirectionsmoveDirection)
{
if
(moveDirection
==
CompassDirections.NotSet)
{
return
0
;
}
if
(moveDirection
==
CompassDirections.East
||
moveDirection
==
CompassDirections.West
||
moveDirection
==
CompassDirections.South
||
moveDirection
==
CompassDirections.North)
{
return
10
;
}
return
14
;
}
#endregion
}
我们知道,如果定义上、下、左、右的代价为1,那么斜线的代价应为根号2,为了提高计算效率,我们将根号2取近似值为1.4,并将单位放大10倍(计算机对整数的运算比对浮点数的运算要快很多)。
我们还需要一个结构来保存在路径规划过程中的中间结果:
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///
<summary>
///
RoutePlanData用于封装一次路径规划过程中的规划信息。
///
</summary>
public
class
RoutePlanData
{
#region
CellMap
private
RectanglecellMap;
///
<summary>
///
CellMap地图的矩形大小。经过单元格标准处理。
///
</summary>
public
RectangleCellMap
{
get
{
return
cellMap;}
}
#endregion
#region
ClosedList
private
IList
<
AStarNode
>
closedList
=
new
List
<
AStarNode
>
();
///
<summary>
///
ClosedList关闭列表,即存放已经遍历处理过的节点。
///
</summary>
public
IList
<
AStarNode
>
ClosedList
{
get
{
return
closedList;}
}
#endregion
#region
OpenedList
private
IList
<
AStarNode
>
openedList
=
new
List
<
AStarNode
>
();
///
<summary>
///
OpenedList开放列表,即存放已经开发但是还未处理的节点。
///
</summary>
public
IList
<
AStarNode
>
OpenedList
{
get
{
return
openedList;}
}
#endregion
#region
Destination
private
Pointdestination;
///
<summary>
///
Destination目的节点的位置。
///
</summary>
public
PointDestination
{
get
{
return
destination;}
}
#endregion
#region
Ctor
public
RoutePlanData(Rectanglemap,Point_destination)
{
this
.cellMap
=
map;
this
.destination
=
_destination;
}
#endregion
}
有了上述这些基础结构,我们便可以开始实现算法的核心功能了:
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///
<summary>
///
AStarRoutePlannerA*路径规划。每个单元格Cell的位置用Point表示
///
F=G+H。
///
G=从起点A,沿着产生的路径,移动到网格上指定方格的移动耗费。
///
H=从网格上那个方格移动到终点B的预估移动耗费。使用曼哈顿方法,它计算从当前格到目的格之间水平和垂直的方格的数量总和,忽略对角线方向。
///
zhuweisky2008.10.18
///
</summary>
public
class
AStarRoutePlanner
{
private
int
lineCount
=
10
;
//
反映地图高度,对应Y坐标
private
int
columnCount
=
10
;
//
反映地图宽度,对应X坐标
private
ICostGettercostGetter
=
new
SimpleCostGetter();
private
bool
[][]obstacles
=
null
;
//
障碍物位置,维度:Column*Line
#region
Ctor
public
AStarRoutePlanner():
this
(
10
,
10
,
new
SimpleCostGetter())
{
}
public
AStarRoutePlanner(
int
_lineCount,
int
_columnCount,ICostGetter_costGetter)
{
this
.lineCount
=
_lineCount;
this
.columnCount
=
_columnCount;
this
.costGetter
=
_costGetter;
this
.InitializeObstacles();
}
///
<summary>
///
InitializeObstacles将所有位置均标记为无障碍物。
///
</summary>
private
void
InitializeObstacles()
{
this
.obstacles
=
new
bool
[
this
.columnCount][];
for
(
int
i
=
0
;i
<
this
.columnCount;i
++
)
{
this
.obstacles[i]
=
new
bool
[
this
.lineCount];
}
for
(
int
i
=
0
;i
<
this
.columnCount;i
++
)
{
for
(
int
j
=
0
;j
<
this
.lineCount;j
++
)
{
this
.obstacles[i][j]
=
false
;
}
}
}
#endregion
#region
Initialize
///
<summary>
///
Initialize在路径规划之前先设置障碍物位置。
///
</summary>
public
void
Initialize(IList
<
Point
>
obstaclePoints)
{
if
(obstacles
!=
null
)
{
foreach
(Pointpt
in
obstaclePoints)
{
this
.obstacles[pt.X][pt.Y]
=
true
;
}
}
}
#endregion
#region
Plan
public
IList
<
Point
>
Plan(Pointstart,Pointdestination)
{
Rectanglemap
=
new
Rectangle(
0
,
0
,
this
.columnCount,
this
.lineCount);
if
((
!
map.Contains(start))
||
(
!
map.Contains(destination)))
{
throw
new
Exception(
"
StartPointorDestinationnotinthecurrentmap!
"
);
}
RoutePlanDataroutePlanData
=
new
RoutePlanData(map,destination);
AStarNodestartNode
=
new
AStarNode(start,
null
,
0
,
0
);
routePlanData.OpenedList.Add(startNode);
AStarNodecurrenNode
=
startNode;
//
从起始节点开始进行递归调用
return
DoPlan(routePlanData,currenNode);
}
#endregion
#region
DoPlan
private
IList
<
Point
>
DoPlan(RoutePlanDataroutePlanData,AStarNodecurrenNode)
{
IList
<
CompassDirections
>
allCompassDirections
=
CompassDirectionsHelper.GetAllCompassDirections();
foreach
(CompassDirectionsdirection
in
allCompassDirections)
{
PointnextCell
=
GeometryHelper.GetAdjacentPoint(currenNode.Location,direction);
if
(
!
routePlanData.CellMap.Contains(nextCell))
//
相邻点已经在地图之外
{
continue
;
}
if
(
this
.obstacles[nextCell.X][nextCell.Y])
//
下一个Cell为障碍物
{
continue
;
}
int
costG
=
this
.costGetter.GetCost(currenNode.Location,direction);
int
costH
=
Math.Abs(nextCell.X
-
routePlanData.Destination.X)
+
Math.Abs(nextCell.Y
-
routePlanData.Destination.Y);
if
(costH
==
0
)
//
costH为0,表示相邻点就是目的点,规划完成,构造结果路径
{
IList
<
Point
>
route
=
new
List
<
Point
>
();
route.Add(routePlanData.Destination);
route.Insert(0,currenNode.Location);
AStarNodetempNode
=
currenNode;
while
(tempNode.PreviousNode
!=
null
)
{
route.Insert(
0
,tempNode.PreviousNode.Location);
tempNode
=
tempNode.PreviousNode;
}
return
route;
}
AStarNodeexistNode
=
this
.GetNodeOnLocation(nextCell,routePlanData);
if
(existNode
!=
null
)
{
if
(existNode.CostG
>
costG)
{
//
如果新的路径代价更小,则更新该位置上的节点的原始路径
existNode.ResetPreviousNode(currenNode,costG);
}
}
else
{
AStarNodenewNode
=
new
AStarNode(nextCell,currenNode,costG,costH);
routePlanData.OpenedList.Add(newNode);
}
}
//
将已遍历过的节点从开放列表转移到关闭列表
routePlanData.OpenedList.Remove(currenNode);
routePlanData.ClosedList.Add(currenNode);
AStarNodeminCostNode
=
this
.GetMinCostNode(routePlanData.OpenedList);
if
(minCostNode
==
null
)
//
表明从起点到终点之间没有任何通路。
{
return
null
;
}
//
对开放列表中的下一个代价最小的节点作递归调用
return
this
.DoPlan(routePlanData,minCostNode);
}
#endregion
#region
GetNodeOnLocation
///
<summary>
///
GetNodeOnLocation目标位置location是否已存在于开放列表或关闭列表中
///
</summary>
private
AStarNodeGetNodeOnLocation(Pointlocation,RoutePlanDataroutePlanData)
{
foreach
(AStarNodetemp
in
routePlanData.OpenedList)
{
if
(temp.Location
==
location)
{
return
temp;
}
}
foreach
(AStarNodetemp
in
routePlanData.ClosedList)
{
if
(temp.Location
==
location)
{
return
temp;
}
}
return
null
;
}
#endregion
#region
GetMinCostNode
///
<summary>
///
GetMinCostNode从开放列表中获取代价F最小的节点,以启动下一次递归
///
</summary>
private
AStarNodeGetMinCostNode(IList
<
AStarNode
>
openedList)
{
if
(openedList.Count
==
0
)
{
return
null
;
}
AStarNodetarget
=
openedList[
0
];
foreach
(AStarNodetemp
in
openedList)
{
if
(temp.CostF
<
target.CostF)
{
target
=
temp;
}
}
return
target;
}
#endregion
}
代码中已经加了详尽的注释,要注意的有以下几点:
1.Initialize方法用于初始化障碍物的位置,所谓“障碍物”,是指导航时无法穿越的物体,比如,游戏中的墙、河流等。
2.标记为红色的ResetPreviousNode方法调用处,说明,到达当前节点的当前路径比已存在的路径代价更小,所以要选择更优的路径。
3.标记为黑体的route.Insert(0,tempNode.PreviousNode.Location);方法调用,表示已经找到最优路径,此处便可通过反向迭代的方式整理出从起点到终点的最终路径。
4.CostH 的计算使用曼哈顿方法,它计算从当前格到目的格之间水平和垂直的方格的数量总和,忽略对角线方向。
5.在该算法中,至少还有一个地方可以优化,那就是GetMinCostNode方法所实现的内容,如果在路径搜索的过程中,我们就将OpenList中的各个节点按照Cost从小到大进行排序,那么每次GetMinCostNode时,就只需要取出第一个节点即可,而不必在遍历OpenList中的每一个节点了。在地图很大的时候,此法可以大幅提升算法效率。
最后,给出一个例子,感受一下:
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
AStarRoutePlanneraStarRoutePlanner
=
new
AStarRoutePlanner();
IList
<
Point
>
obstaclePoints
=
new
List
<
Point
>
();
obstaclePoints.Add(
new
Point(
2
,
4
));
obstaclePoints.Add(
new
Point(
3
,
4
));
obstaclePoints.Add(
new
Point(
4
,
4
));
obstaclePoints.Add(
new
Point(
5
,
4
));
obstaclePoints.Add(
new
Point(
6
,
4
));
aStarRoutePlanner.Initialize(obstaclePoints);
IList
<
Point
>
route
=
aStarRoutePlanner.Plan(
new
Point(
3
,
3
),
new
Point(
4
,
6
));
运行后,返回的route结果如下:
{3,3}, {2,3}, {1,3}, {1,4}, {1,5}, {2,5}, {2,6}, {3,6}, {4,6}
2008-10-13:附上CompassDirectionsHelper和GeometryHelper源码。
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
public
static
class
CompassDirectionsHelper
{
private
static
IList
<
CompassDirections
>
AllCompassDirections
=
new
List
<
CompassDirections
>
();
#region
StaticCtor
static
CompassDirectionsHelper()
{
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.East);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.West);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.South);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.North);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.SouthEast);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.SouthWest);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.NorthEast);
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections.Add(CompassDirections.NorthWest);
}
#endregion
#region
GetAllCompassDirections
public
static
IList
<
CompassDirections
>
GetAllCompassDirections()
{
return
CompassDirectionsHelper.AllCompassDirections;
}
#endregion
}
<!--<br /><br />Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br />http://www.CodeHighlighter.com/<br /><br />-->
public
static
class
GeometryHelper
{
#region
GetAdjacentPoint
///
<summary>
///
GetAdjacentPoint获取某个方向上的相邻点
///
</summary>
public
static
PointGetAdjacentPoint(Pointcurrent,CompassDirectionsdirection)
{
switch
(direction)
{
case
CompassDirections.North:
{
return
new
Point(current.X,current.Y
-
1
);
}
case
CompassDirections.South:
{
return
new
Point(current.X,current.Y
+
1
);
}
case
CompassDirections.East:
{
return
new
Point(current.X
+
1
,current.Y);
}
case
CompassDirections.West:
{
return
new
Point(current.X
-
1
,current.Y);
}
case
CompassDirections.NorthEast:
{
return
new
Point(current.X
+
1
,current.Y
-
1
);
}
case
CompassDirections.NorthWest:
{
return
new
Point(current.X
-
1
,current.Y
-
1
);
}
case
CompassDirections.SouthEast:
{
return
new
Point(current.X
+
1
,current.Y
+
1
);
}
case
CompassDirections.SouthWest:
{
return
new
Point(current.X
-
1
,current.Y
+
1
);
}
default
:
{
return
current;
}
}
}
#endregion
}