易語言尋路演算法

A. A* 尋路演算法

A*演算法
�6�1 啟發式搜索
– 在搜索中涉及到三個函數
�6�1 g(n) = 從初始結點到結點n的耗費
�6�1 h(n) = 從結點n到目的結點的耗費評估值，啟發函數
�6�1 f(n)=g(n)+h(n) 從起始點到目的點的最佳評估值
– 每次都選擇f(n)值最小的結點作為下一個結點，
直到最終達到目的結點
– A*演算法的成功很大程度依賴於h(n)函數的構建
�6�1 在各種游戲中廣泛應用 Open列表和Closed列表
– Open列表
�6�1 包含我們還沒有處理到的結點
�6�1 我們最開始將起始結點放入到Open列表中
– Closed列表
�6�1 包含我們已經處理過的結點
�6�1 在演算法啟動時，Closed列表為空 A* 演算法偽代碼初始化OPEN列表
初始化CLOSED列表
創建目的結點；稱為node_goal
創建起始結點；稱為node_start
將node_start添加到OPEN列表
while OPEN列表非空{
從OPEN列表中取出f(n)值最低的結點n
將結點n添加到CLOSED列表中
if 結點n與node_goal相等then 我們找到了路徑，程序返回n
else 生成結點n的每一個後繼結點n'
foreach 結點n的後繼結點n'{
將n』的父結點設置為n
計算啟發式評估函數h(n『)值，評估從n『到node_goal的費用
計算g(n『) = g(n) + 從n』到n的開銷
計算f(n') = g(n') + h(n')
if n『位於OPEN或者CLOSED列表and 現有f(n)較優then丟棄n』 ，處理後繼n』
將結點n『從OPEN和CLOSED中刪除
添加結點n『到OPEN列表
}
}
return failure （我們已經搜索了所有的結點，但是仍然沒有找到一條路徑）

B. 易語言尋路徑

找A*演算法.

論壇上流川楓和神2都對這個有研究.你問他們

C. 求易語言寫個坐標的演算法

網路搜一下「A星尋路」原理你就懂了

D. 有關A* 尋路演算法。 看了這個演算法 大致都明白。就是有點不大清楚。

1. B的G值是指從起點A開始，到達該點的最短距離，和B在不在最短路徑上沒有關系。

2. 不是遍歷所有路徑，而是所有點。對於m*n的矩陣， 遍歷所有點的復雜度是m*n（多項式復雜度），而遍歷所有路徑的復雜度是4的(m*n)次冪(每個點都有4個可能的方向)。從冪指數復雜度降低到多項式復雜度，這就是A*演算法的意義所在。

3. 最優路徑是要從終點一步步倒退回來。比如終點的G值是k，那麼最多需要4*k次查找，依然是多項式復雜度。但多數問題(對於純演算法題來說)只是需要知道到達終點的步驟，很少要你找出固定路徑的。

E. 游戲中的常用的尋路演算法有哪些

f(n)=g(n)+h(n) 從起始點到目的點的最佳評估值
– 每次都選擇f(n)值最小的結點作為下一個結點，
直到最終達到目的結點
– A*演算法的成功很大程度依賴於h(n)函數的構建
?;) = g(n? 在各種游戲中廣泛應用 Open列表和Closed列表
– Open列表
A*演算法
? h(n) = 從結點n到目的結點的耗費評估值，啟發函數
?，程序返回n
else 生成結點n的每一個後繼結點n;
foreach 結點n的後繼結點n;{
將n』的父結點設置為n
計算啟發式評估函數h(n『)值，評估從n『到node_goal的費用
計算g(n『) = g(n) + 從n』到n的開銷
計算f(n?? 在演算法啟動時，Closed列表為空 A* 演算法偽代碼初始化OPEN列表
初始化CLOSED列表
創建目的結點；稱為node_goal
創建起始結點；稱為node_start
將node_start添加到OPEN列表
while OPEN列表非空{
從OPEN列表中取出f(n)值最低的結點n
將結點n添加到CLOSED列表中
if 結點n與node_goal相等then 我們找到了路徑;)
if n『位於OPEN或者CLOSED列表and 現有f(n)較優then丟棄n』 ;) + h(n?? 包含我們還沒有處理到的結點
? g(n) = 從初始結點到結點n的耗費
?? 包含我們已經處理過的結點
，處理後繼n』
將結點n『從OPEN和CLOSED中刪除
添加結點n『到OPEN列表
}
}
return failure （我們已經搜索了所有的結點?? 啟發式搜索
– 在搜索中涉及到三個函數
??? 我們最開始將起始結點放入到Open列表中
– Closed列表
?

F. 夢幻西遊自動尋路的尋路演算法怎麼算

A*尋路演算法 A*（A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的方法。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是節點n從初始點到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數h(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。
如果 估價值>實際值, 搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。
估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好。
例如對於幾何路網來說，可以取兩節點間歐幾理德距離（直線距離）做為估價值，即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))；這樣估價函數f在g值一定的情況下，會或多或少的受估價值h的制約，節點距目標點近，h值小，f值相對就小，能保證最短路的搜索向終點的方向進行。明顯優於Dijstra演算法的毫無無方向的向四周搜索。
conditions of heuristic
Optimistic (must be less than or equal to the real cost)
As close to the real cost as possible
主要搜索過程：
創建兩個表，OPEN表保存所有已生成而未考察的節點，CLOSED表中記錄已訪問過的節點。
遍歷當前節點的各個節點，將n節點放入CLOSE中，取n節點的子節點X,->算X的估價值->
While(OPEN!=NULL)
{
從OPEN表中取估價值f最小的節點n;
if(n節點==目標節點) break;
else
{
if(X in OPEN) 比較兩個X的估價值f //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於OPEN表的估價值 )
更新OPEN表中的估價值; //取最小路徑的估價值
if(X in CLOSE) 比較兩個X的估價值 //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於CLOSE表的估價值 )
更新CLOSE表中的估價值; 把X節點放入OPEN //取最小路徑的估價值
if(X not in both)
求X的估價值;
並將X插入OPEN表中; //還沒有排序
}
將n節點插入CLOSE表中;
按照估價值將OPEN表中的節點排序; //實際上是比較OPEN表內節點f的大小，從最小路徑的節點向下進行。
啟發式搜索其實有很多的演算法，比如：局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數，但在具體的選取最佳搜索節點時的策略不同。象局部擇優搜索法，就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點，父親節點，而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯，由於舍棄了其他的節點，可能也把最好的
節點都舍棄了，因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了，他在搜索時，便沒有舍棄節點（除非該節點是死節點），在每一步的估價
中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢？其實A*演算法也是一種最
好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時，我們希望能夠求解出狀態空間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求解問題，A*就是干這種事情的！
我們先下個定義，如果一個估價函數可以找出最短的路徑，我們稱之為可採納性。A*演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為：
f'(n) = g'(n) + h'(n)
這里，f'(n)是估價函數，g'(n)是起點到終點的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道的，所以我們用前面的估價函數f(n)做
近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多數情況下都是滿足的，可以不用考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（這一點特別的重要）。可以證明應用這樣的估價
函數是可以找到最短路徑的，也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎？肯定沒懂。接著看。
舉一個例子，其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數，h(n)=0，這種h(n)肯定小於h'(n)，所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是
。當然它是一種最臭的A*演算法。
再說一個問題，就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除的節點就越多，估價函
數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了，誰叫它的h(n)=0，一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由於實時性的問題，h(n)的信息越多，它的計
算量就越大，耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息，即減小約束條件。但演算法的准確性就差了，這里就有一個平衡的問題。
}

G. 游戲尋路演算法

1.四種演算法是DFS,BFS,Heuristic DFS, Heuristic BFS 這是建立在VC基礎上的

2.高數和線代是必須的，還牽涉到數分和運籌學的知識

H. lua語言a星尋路演算法路徑怎麼平滑

在項目中遇到了自動尋路的需求，於是決定開始學習一下A星，對於A星我也沒有深究，只能說是勉強搞定了需求，在這和大家分享一下，相互進步，

A星有個公式 f(x) = g(x) + h(x)
,搞清楚這個公式就好辦了，f(x)就是當前位置到下一個位置的總價值，g(x)表示實際價，這是說這一部分代價是確定的，h(x)表示估價值，就是說我
從下一個位置到到終點的代價是未知的，所以叫估價值，如圖中所示，黑色格子表示當前位置，綠色格子表示下一步可能到達的位置，即上、下、左、右這幾個方
向，紅色格子表示終點，褐色表示障礙物，現在要從黑色格子到達紅色格子，那麼黑色格子的下一步肯定是綠色格子當中的一個，黑色格子到綠色格子之間是相挨著
的，所以我們可以很明確的知道它的實際代價為1（移動一步的代價）即g(x)，綠色格子到紅色格子之間隔著很長的距離，中間還有障礙物，所以這個代價是未
知的，即h(x)，所以總的代價就為f(x) = g(x) +
h(x)，我們看到周圍有4個綠色的格子，到底走那一步比較好呢，所以我們要把這4個格子的f(x)值都求出來，然後進行排序，選擇f(x)值最小的，即
總代價最少的那個格子，以此方法繼續下去，直到到達終點 或者 地圖上沒有綠色格子了

下面來看一下這個工具類，g(x)和h(x)要選的比較合適，一般就是採用的曼哈頓演算法，即兩點在x方向和y方向的距離之和，
-- Filename: PathUtil.lua
-- Author: bzx
-- Date: 2014-07-01
-- Purpose: 尋路

mole("PathUtil", package.seeall)

local _map_data -- 地圖數據
local _open_list -- 開放節點
local _open_map -- 開放節點，為了提高性能而加
local _close_map -- 關閉節點
local _deleget -- 代理
local _dest_point -- 目標點
local _start_point -- 起點
local _path -- 路徑

-- 尋找路徑
--[[
deleget = {
g = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回點point1到點point2的實際代價
end
h = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回點point1到點point2的估算代價
end
getValue = function(j, i)
-- 返回地圖中第i行，第j列的數據 1為障礙物，0為非障礙物
end
width -- 地圖寬度
height -- 地圖高度
}
--]]
function findPath(deleget, start_point, dest_point)
_deleget = deleget
_dest_point = dest_point
_start_point = start_point
init()
while not table.isEmpty(_open_list) do
local cur_point = _open_list[1]
table.remove(_open_list, 1)
_open_map[cur_point.key] = nil
if isEqual(cur_point, dest_point) then
return makePath(cur_point)
else
_close_map[cur_point.key] = cur_point
local next_points = getNextPoints(cur_point)
for i = 1, #next_points do
local next_point = next_points[i]
if _open_map[next_point.key] == nil and _close_map[next_point.key] == nil and isObstacle(next_point) == false then
_open_map[next_point.key] = next_point
table.insert(_open_list, next_point)
end
end
table.sort(_open_list, compareF)
end
end
return nil
end

function init()
_open_list = {}
_open_map = {}
_close_map = {}
_path = {}
_map_data = {}
for i = 1, _deleget.height do
_map_data[i] = {}
for j = 1, _deleget.width do
local value = _deleget.getValue(j, i)
_map_data[i][j] = value
end
end
_open_map[getKey(_start_point)] = _start_point
table.insert(_open_list, _start_point)
end

function createPoint(x, y)
local point = {
["x"] = x,
["y"] = y,
["last"] = nil,
["g_value"] = 0,
["h_value"] = 0,
["f_value"] = 0
}
point["key"] = getKey(point)
return point
end

-- 得到下一個可以移動的點
-- @param point 當前所在點
function getNextPoints(point)
local next_points = {}
for i = 1, #_deleget.directions do
local offset = _deleget.directions[i]
local next_point = createPoint(point.x + offset[1], point.y + offset[2])
next_point["last"] = point
if next_point.x >= 1 and next_point.x <= _deleget.width and next_point.y >= 1 and next_point.y <= _deleget.height then
next_point["g_value"] = _deleget.g(point, next_point)
next_point["h_value"] = _deleget.h(point, _dest_point)--math.abs(next_points.x - _dest_point.x) + math.abs(next_points.y - _dest_point.y)
next_point["f_value"] = next_point.g_value + next_point.h_value
table.insert(next_points, next_point)
end
end
return next_points
end

-- 得到路徑
-- @param end_point 目標點
function makePath(end_point)
_path = {}
local point = end_point
while point.last ~= nil do
table.insert(_path, createPoint(point.x, point.y))
point = point.last
end
local start_point = point
table.insert(_path, start_point)
return _path
end

-- 兩個點的代價比較器
function compareF(point1, point2)
return point1.f_value < point2.f_value
end

-- 是否是障礙物
function isObstacle(point)
local value = _map_data[point.y][point.x]
if value == 1 then
return true
end
return false
end

-- 兩個點是否是同一個點
function isEqual(point1, point2)
return point1.key == point2.key
end

-- 根據點得到點的key
function getKey(point)
local key = string.format("%d,%d", point.x, point.y)
return key
end

下面是工具類PathUtil的用法
local deleget = {}
deleget.g = function(point1, point2)
return math.abs(point1.x - point2.x) + math.abs(point1.y - point2.y)
end
deleget.h = deleget.g
deleget.getValue = function(j, i)
local index = FindTreasureUtil.getIndex(j, i)
local map_info = _map_info.map[index]
if map_info.display == 0 and map_info.eid ~= 1 then
return 0
end
return 1
end
deleget.directions = {{-1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, {1, 0}} -- 左，上，下，右
deleget.width = _cols
deleget.height = _rows

local dest_row, dest_col = FindTreasureUtil.getMapPosition(tag)
local dest_point = PathUtil.createPoint(dest_col, dest_row)
local start_row, start_col = FindTreasureUtil.getMapPosition(_player_index)
local start_point = PathUtil.createPoint(start_col, start_row)
_path = PathUtil.findPath(deleget, start_point, dest_point)

_path就是我們找到的路徑，起點為最後一個元素，終點為第一個元素

I. 誰能告訴我用易語言做個滑鼠模擬按鍵點自動尋路為什麼不好使啊 本人QQ527847300或者發到郵箱里 謝謝了

尋徑.我可是不知道怎麼尋,但是模擬滑鼠點擊還是可以的.