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我想实现即时战略游戏中一堆兵过一个小路口的场景,[求思路]
zimu911
2008-04-01 06:53:32
星际中选2队狗过一个路口的情景,后面的等前面的,大家挤来挤去。。。。
或者就是人群逃生模拟。。。
是不是对每个agent做A*的寻路呢?怎么效率高啊
求思路算法。。。。。。
PS:曾经试图拿纯碰撞做,发现效率太低,还会出错,后来打算做AI
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我想实现即时战略游戏中一堆兵过一个小路口的场景,[求思路]
星际中选2队狗过一个路口的情景,后面的等前面的,大家挤来挤去。。。。 或者就是人群逃生模拟。。。 是不是对每个agent做A*的寻路呢?怎么效率高啊 求思路算法。。。。。。 PS:曾经试图拿纯碰撞做,发现效率太低,还会出错,后来打算做AI
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knowledge_Is_Life
2008-05-01
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等待牛人来答.
zimu911
2008-04-15
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恩恩,的确可以用独占来试试,LS的思路给了我点启发
不过我希望这个方法能扩展,而不光是这个问题
我现在的思路(明天实现检测)
但从过路口来看:队伍会同一方向,所以碰撞发生后,通过计算碰撞物体和自己位置的向量来判断物体在前还是在后,前面的继续走,后面的等待一会,然后再走
当然检测不能时刻进行,需要给物体一定时间离开碰撞范围。。嗯嗯
更普遍来讲,通过判定位置向量(差值)方向和方位向量(朝向)
假如同向,则一个等待,一个走
假如反向,则向自己偏向的方向唯一出一定距离,然后再重新寻路
不知大家对我的想法有什么看法。。。。。。。。。。。。。。
还有点特殊情况我没考虑。。。。一开始不宜想得太细嘛,呵呵
wood87654321
2008-04-15
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如果路口只是一个坐标点,那么所有元素必须线性通过该点,换句话说在一个时钟周期内只能有一个元素到达该点,因而在此之前任何碰撞检测和四下移动除了视觉效果外并没有什么实际意义。邻近路口后简单处理方法是:
1、只对每个元素到达该路口点进行一次寻路并保存各自路径,此过程只考虑地物障碍而忽略其它元素在路径上的阻挡
2、在每个时钟周期内循环检测各元素能否移动到自己路径中的下一点,能则动,不能则等,如此直到所有元素到达路口点
zimu911
2008-04-15
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看来不能用碰撞做,有个貌似叫集群算法的。。。谁知道
matchboy
2008-04-14
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感觉不是很难。
zimu911
2008-04-13
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顶上去
zimu911
2008-04-05
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其实就是想实现人群撤离模拟。。。
我现在想每个agent自己进行寻路,然后检测碰撞,假如产生碰撞,就等待一会,然后继续(不行的话就产生碰撞,再次寻路,没有路再等,嗯嗯)
每个agent在寻路时不知道其他agent的存在
不知这样行不行,会不会死掉,效率如何。。。。。自己正在尝试呢
又没有做过类似的,给点思路
超级大笨狼
2008-04-04
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状态机实现了吗?
rocket_eee
2008-04-02
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生产者消费者问题,前面的不走,后面的就左右寻路
【编程训练-考研上机模拟】综合模拟1-2019浙大上机模拟(晴神)
3月9日综合模拟 A - 古剑奇谭三:封印解除 Problem Description 众所周知,在
游戏
《古剑奇谭三》
中
一种被封印的宝箱,而解除封印的过程则是
一个
小
游戏
,在这个小
游戏
中
有
一个
圆盘,如下图所示。为了简单起见,本题只考虑这个小
游戏
初见时的最简单规则,后续随着
游戏
主线的推进,这个小
游戏
会产生好几种变体,转来转去的,会加大本题难度,所以都不考虑了。 可以看到这个圆盘的上下左右各有一块扇状...
【刷题】综合模拟1——2019浙大上机模拟(晴神)
3月9日综合模拟 文章目录3月9日综合模拟A - 古剑奇谭三:封印解除B - 古剑奇谭三:关键系统C - 古剑奇谭三:迷宫救援D - 古剑奇谭三:千秋戏王 A - 古剑奇谭三:封印解除 Problem Description 众所周知,在
游戏
《古剑奇谭三》
中
一种被封印的宝箱,而解除封印的过程则是
一个
小
游戏
,在这个小
游戏
中
有
一个
圆盘,如下图所示。为了简单起见,本题只考虑这个小
游戏
初见时的最简单规则,...
哎呀,你对高并发与多线程的解决
思路
了解的还挺深!
一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作
中
,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程
中
,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的
思路
和方法啊。 1. 请
求
接口的合理设计
一个
秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,
一个
是静态的HTML等内容,另
一个
就是参与秒杀的Web后台请
求
接口。 通常静态HTML等内容,是通过CDN的部署,一般压力不大,核心瓶颈实际上在后台请
求
接口上。这个后端接口,必须能够支持高并发请
求
,同时
毕业设计scrapy下的租房信息爬取与数据展示工具的设计与
实现
本文
实现
了
一个
基于scrapy框架的租房信息爬取系统,
一个
基于Django的数据展示系统,较好的完成了前文分析
中
提出的各种要
求
。随着互联网的发展,越来越多的人,特别是年轻人选择在互联网上挑选租房,本系统将互联网上各大租房信息网站的租房信息集
中
起来,能在一定程度上帮助人们挑选更适合自己的出租房,具有一定的现实意义。在本系统的开发过程
中
,研究学习了如何使用scrapy、Django这两大框架,体会到了python语言的“极简至优美”,我接触到了这几个框架的前沿知识,对自己可以站在巨人的肩膀上兴奋不已。
第15篇:交通控制
中
的Qlearning:优化交通信号策略
随着城市化进程的加快,交通拥堵问题日益严峻,对人们的出行效率和生活质量造成了严重影响。传统的交通信号控制方法难以适应日益复杂的交通环境,因此,智能交通系统(ITS)应运而生。近年来,强化学习(RL)作为一种新兴的人工智能技术,在解决复杂决策问题方面展现出巨大潜力,为智能交通信号控制提供了新的
思路
。Q-learning作为一种经典的强化学习算法,通过学习智能体与环境交互的奖励值,不断优化自身的行动策略,最终
实现
目标最大化。
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