26年WP 基于粒子群算法的游戏智能体拟人化路径规划方法研究最终稿(16444字).docx

摘 要游戏智能体合理的行为伴随游戏产业的蓬勃发展，成了提升玩家体验的关键因素。传统的路径规划算法如 A*虽然可以帮助游戏里的怪物找到通向玩家的最短路径，但其过于“智能”的行为反倒让怪物显得不够真实，缺少了拟人化的特征。本文针对这一问题，设计并实现了一种面向移动目标的动态路径规划方案。该方案把寻路行为划分了两种模式，分别是“跟随模式”与“探索模式”：当目标处在视野范围内并且存在直达路径时，运用受限视野的 A*算法来做出快速响应；当目标不可达或者超出视野时，则引入离散粒子群优化算法（PSO）进行多目标优化下的全局探索。与此同时，还设计...