针对即时战略游戏中多智能体寻路时间长和移动碰撞阻塞的问题,提出一种基于组合式改进的流场寻路算法.首先,采用红黑树存储数据,提高数据的存取速度;其次,采用惩罚函数将非线性的偏微分方程问题转化为线性的无约束问题,简化完整代价值的计算方式;最后,引入前置邻接点关联节点,生成流场方向.该算法与改进前的流场寻路算法相比,路径计算时间减少20％,平均移动时间稳定在20 s.实验结果表明,在即时战略游戏中采用改进后的流场寻路算法能够有效缩短寻路时间,提高智能体移动速度,提升游戏人工智能水平.
路径搜索 即时战略游戏 人工智能 多智能体模拟 流场