Как работает поиск пути в играх RTS?

[перекрестно размещено из stackoverflow]

В такой игре, как Warcraft 3 или Age of Empires, способы, с помощью которых противник ИИ может перемещаться по карте, кажутся практически безграничными. Карты огромны, и положение других игроков постоянно меняется.

Как работает поиск искусственного интеллекта в играх, подобных этим? Стандартные методы поиска в графе (такие как DFS, BFS или A *) кажутся невозможными в такой установке.

В большинстве случаев использование A * над сеткой навигации (обычно называемой «navmesh») является решением для поиска пути, используемым в коммерческих RTS. Существует подробное объяснение того , как navmeshes работают, почему они являются лучшим решением , чем системы маршрутных точек, а также ссылки на ресурсы реализации, здесь .

Если вы планируете разрабатывать специальные игровые режимы (захват точек / узлов) или юниты, которые патрулируют, укрываются и т. Д., Вы, вероятно, захотите внедрить слой путевых точек поверх вашей навигационной сетки, чтобы контролировать поведение ИИ (а не поиск пути ).

Ознакомьтесь с алгоритмом Flowfield , используемым в Supreme Commander 2. Он работает намного лучше, чем большинство систем поиска путей RTS (для нескольких примеров перейдите к 0:50).

Многие старые игры используют A *. Оригинальный Starcraft использовал A *; что привело к некоторым проблемам при столкновении. Starcraft 2 очень хорошо справляется с столкновением, используя поведение слипания / скопления, чтобы поддерживать контроль над большими группами. В этой статье Gamedev обсуждается, как это может быть достигнуто.

Я согласен с другими ответами ей уже, но также, попытаться думать о WoW / Warcraft3 как о реальных 2D мирах. Они ничем не отличаются от плиточных, это просто плитки.

Вы могли бы также подумать о том, как GPS находит лучший путь? Есть множество алгоритмов для поиска пути по связанным картам.

Я думаю, что некоторые из первых скриптов «Quake-ботов» также могут помочь вам, так как они были разработаны для работы в «неизвестных областях», потому что мы могли создавать свои собственные уровни с нуля.

В общем, мой личный способ иметь дело с такой картой - думать о ней как о поиске пути A *. Но сначала я бы предварительно вычислил каждую «точку плитки» и проиндексировал все это «ближайшим соседом» и т. Д. Затем, когда объекту нужно было перейти от А к В, просто поискать в В, посмотреть, к чему он подключен, и повторять до тех пор, пока вы достичь цели.

В зависимости от типа игры и ландшафта / сценария могут быть полезны различные тактики предварительного сканирования. В некоторых играх очень мало препятствий, и это может быть движение "по прямой линии" + некоторые "как мне передвигаться" для объектов.

Надеюсь, что это имеет немного смысла и, возможно, дал вам некоторые мысли для работы.

В большинстве игр используется какой-либо алгоритм поиска или A * для поиска путей на карте. ИИ подправлен в некоторых аспектах, очевидно, по соображениям производительности.

Вы заметите это в Starcraft 2, где зерглинги, очевидно, не совсем хорошо идут, это было бы кошмаром для процессора, чтобы сделать это для зерглингов. Они просто делают все возможное, чтобы добраться от А до Б и даже не пытаются найти лучший путь. Они подойдут как можно ближе к горлышку бутылки у дросселей или пандусов.

Карта - это сетка. Сетка - это график. A * работает на графике, это алгоритм поиска графиков. A * должен искать несколько узлов графа.

Как уже упоминалось, они могут использовать навигационную сетку. Но A * (или что-то подобное) будет в любом случае поверх этой сетки, потому что полигоны этой сетки являются просто узлами графа; * Затем будет искать путь от одного полигона к другому.

Не уверен насчет Warcraft или коммерческих игр, но есть также метод, называемый Collaborative Diffusion, и он очень прост; это обычно делается на сетке. Существует также методика, называемая Потенциальные поля , которая очень похожа на предыдущую, если не идентична.

Вы также можете попробовать:

• есть ли у некоторых из этих игр доступный исходный код
• есть ли у некоторых клонов этих игр доступный источник
• SDK или редакторы ничего не намекают
• Спросите работодателей компаний, производящих эти игры, некоторые из них могли бы поделиться

Я совершенно не опытный, но я думаю, что хорошее решение основано на эвристике, а не на полной проверке известной карты. Эвристика, о которой я могу думать, основана на местном уровне и основана на опыте. Местное управление может основываться на локальной проверке местности и препятствиях, продолжая двигаться в требуемом направлении. Я думаю, что большинство карт не требуют сложных движений, похожих на лабиринт, но довольно тесно связаны. Другой эвристикой является использование предыдущих известных путей (исследованных другими единицами или явно пользователем) для перемещения единиц в известные или почти известные позиции. Но я говорю о перемещении на больших картах, а не в закрытых пространствах, как сказал ZorbaTHut. В многолюдных случаях алгоритм может быть более сложным, требующим своего рода «прогнозирования», координации между подразделениями одной команды или просто семафороподобных стратегий ожидания. Также,

Я думаю, что эвристические алгоритмы хороши, потому что они обычно обеспечивают хорошее решение на больших пространствах с разумным временем вычисления (что имеет значение, когда вы перемещаете много единиц).

Извините, если это общий ответ: я работал с толпами, но пространство было довольно своеобразным, и я не могу объяснить, как именно работает алгоритм (во всяком случае, на основе агентов, а не на глобальном уровне). Я надеюсь, что вы можете получить некоторые полезные идеи из моего ответа.