阅读笔记-游戏开发中的人工智能-第7章-A*路径寻找算法
1. 简述
A*是当今游戏软件开发中十分常用的一种路径寻找算法。A*算法之所以会如此吸引人，是因为它可以保证在任何起点及任何终点间找到最佳的路径。我们可以尽量使用A*算法，除了某些特殊情况的场景。例如，如果起点和终点之间没有障碍物，有明确的视线，那么视线移动算法即快速又有效，就没有必要使用A*算法了。如果CPU的功能不强，A*算法会耗用不少CPU运算能力，尤其是，需要同时为许多游戏角色寻找路径的时候，A*算法可能不是最佳的选择。下面几个部分，逐步的讨论使用A*算法的步骤。
2. 定义搜索域
无论是连续环境还是砖块环境，如果其中点数量太大，那么A*算法不切实际。但是通过简化搜索区域，A*算法会变得可行。
·连续环境的搜索域简化
在游戏环境中放置节点，来简化搜索域。节点数量越少，路径寻找速度越快。
我们需要节点间连接关系的数据清单。
·砖块环境的搜索域简化
可以使用一个节点代替若干个砖块。搜索路径时，只搜索环境中的几个或一个大砖块，而不是搜索整个环境，如果在一部分范围内都找不到合理的路径，就认为没有合理的路径。
砖块环境中，每个砖块都是彼此相邻的，因此不需要连接数据清单。
3. A*算法大致思路
A*算法有点类似于从其实点开始一圈一圈向外炸开的感觉。如下图：
但是注意到，虽然小虫子到周围8八个位置的移动成本都是1，但是这八个位置到人类角色的移动成本是不同的，因此，我们将这两个成本加和，作为总的移动成本。在计算位置到目的地的移动成本时，不考虑障碍物的因素。这样我们每次优先考虑从总的移动成本最小的位置开始炸开，对于炸开过的位置和障碍物都不会考虑。这样即使某些位置的总的移动成本小但是有障碍物的破坏，导致其可能会先被炸开，但是由于障碍物的存在，我们也不会继续炸开了，会选择更优的路径。
下图就是一个最终的炸开的形式：
最后一步是根据炸开的记录找到最短路径，炸开的位置很多，我们记录所有被炸位置的母位置，等到炸到目标位置时，从目标位置开始依次寻找其母位置，逐步找到起始位置，这些母位置构成的路径就是移动成本最小的路径。
4. A*算法伪代码
while (open list 不空) {
当前节点 = open list中成本最低的节点
if (当前节点 == 目标节点) {
路径完成
从目标节点开始寻找其母节点，直到母节点是起始节点位置，得到路径
}
检视当前节点的每个相邻节点
for (每个相邻节点)
if (该节点不在open list中 and 该节点不在closed list中 and 该节点不是障碍物) {
把该节点移进open list
计算其成本
记录该节点的母节点为当前节点
}
}
5. 地形成本
有时候还需要考虑其他因素，最短的路径不一定是最快的，比如不同地形的移动成本是不同的，只有在计算总的移动成本时，考虑到地形因素就可以了。当然对于金钱，燃料或其他类型的资源时，问题就会变得更加复杂一些。
6. 影响力对应
地形成本往往是可以事先知道的，但是有些因素是无法事先知道的。例如：通过任何敌人的视线的节点，有较高的成本。这种成本无法在设计游戏软件阶段时建立，因为游戏角色的位置是会改变的。影响力对应(influence mapping)是一种改变A*节点成本的方法，根据游戏里发生的情节而定。
