游戏 AI 的核心任务包括寻路和行为控制。A* 算法用于宏观寻路,通过代价计算选择路径。行为控制则通过力的计算实现自然移动,包含分离、对齐和内聚,组合这些行为可模拟复杂的群体智能。
A*和Q*是两种不同的AI算法,A*是一种寻路和图遍历算法,适用于视频游戏中的NPC移动、GPS系统中的路线映射和机器人导航;Q*是一种无模型强化学习算法,适用于股票交易算法、自动驾驶汽车和自适应控制系统。A*适用于确定性问题,Q*适用于随机环境。A*是静态算法,Q*是学习算法。A*以高效著称,Q*寻求最优策略。A*的计算复杂度低于Q*。
华为软件精英挑战赛两届冠军刘露分享了比赛经验,包括调度算法、寻路算法、让路算法和运动控制算法等。其中,调度算法采用任务估值函数,寻路算法通过BFS搜索可达的代表点解决机器人无法到达工作台中心的问题,让路算法通过碰撞检测和寻找避让点两步计算避让点,运动控制算法考虑机器人的最大加速度和角加速度。刘露认为算法通用性是取胜关键。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。