游戏AI实现-寻路算法（A*）

A*（A-star）是一种图遍历和寻路算法，由于其完整性、最优性和最佳效率，它被用于计算机科学的许多领域。给定一个加权图、一个源节点和一个目标节点，该算法将找到从源到目标的最短路径（相对于给定的权重）。

算法过程：遍历方向为从竖直向上沿顺时针方向。

1.首先计算开始节点的G,H,F值，将开始节点放入检测列表中。

2.将检测列表中的所有点按到目标所需的成本的估计值F排序，选择F最小的节点作为当前节点。

3.将当前点从检测列表中移除，加入到已检测列表中。

4.计算当前点周围的八个点G,H,F值，将不包含在检测列表中的点加入到检测列表。

5.重复2，3，4,直到找到目标点。

注：

F = g （n）+ h（n）

g（n）是从起始节点到 n 的路径的成本，h（n）是一个启发式函数，用于估计从 n 到目标的最便宜路径的成本。

代码实现：

改造路径点数据类：

public class DataNode
{public Vector2Int pos;public DataNode parent;//A*使用public int gCost = 999999999;public int hCost;public int fCost;public DataNode(Vector2Int pos, DataNode parent){this.pos = pos;this.parent = parent;}//A*使用计算Fpublic void CalculateFCost(){fCost = gCost + hCost;}
}

算法类：

public class AStar : FindPathAlgorithm
{public AStar(int[,] mapData, int xCount, int zCount) : base(mapData, xCount, zCount){}public override List<Vector2Int> FindPath(Vector2Int startPos, Vector2Int goalPos){DataNode dataNode = this.AStarFind(startPos, goalPos);if (dataNode == null){Debug.LogError("寻路有误，请检查参数是否正确");return null;}return Utils.GetPath(dataNode);}DataNode AStarFind(Vector2Int startPos, Vector2Int goalPos){//存储要检测的点List<DataNode> frontier = new List<DataNode>();//存储已经检测的点List<Vector2Int> reached = new List<Vector2Int>();DataNode startNode = new DataNode(startPos,null);startNode.gCost = 0;startNode.hCost = CalculateDistanceCost(startPos, goalPos);startNode.CalculateFCost();frontier.Add(startNode);while (frontier.Count > 0){DataNode currentNode = GetLowestFCostNode(frontier);if (currentNode.pos == goalPos){return new DataNode(goalPos, currentNode.parent);}frontier.Remove(currentNode);reached.Add(currentNode.pos);List<DataNode> neighbors = GetNeighbors(currentNode.pos, reached);foreach (DataNode neighbourNode in neighbors){int tentativeGCost = currentNode.gCost + CalculateDistanceCost(currentNode.pos, neighbourNode.pos);if (tentativeGCost < neighbourNode.gCost){neighbourNode.parent = currentNode;neighbourNode.gCost = tentativeGCost;neighbourNode.hCost = CalculateDistanceCost(neighbourNode.pos, goalPos);neighbourNode.CalculateFCost();if (!frontier.Contains(neighbourNode)){frontier.Add(neighbourNode);}}}}return null;}List<DataNode> GetNeighbors(Vector2Int current, List<Vector2Int> reached){List<DataNode> neighbors = new List<DataNode>();for (int i = 0; i < Utils.pointDir.Count; i++){Vector2Int neighbor = current + Utils.pointDir[i];if (this.IsCanAdd(neighbor, reached)){neighbors.Add(new DataNode(neighbor,null));}}return neighbors;}bool IsCanAdd(Vector2Int current, List<Vector2Int> reached){if (reached.Contains(current))return false;if (current.x >= 0 && current.y >= 0 && current.x < xCount && current.y < zCount){//如果是障碍物，则不能被Addif (this.mapData[current.y, current.x] == 1){return false;}return true;}return false;}private int CalculateDistanceCost(Vector2Int a, Vector2Int b){return Mathf.Abs(a.x - b.x) + Mathf.Abs(a.y - b.y);}private DataNode GetLowestFCostNode(List<DataNode> pathNodeList){DataNode lowestFCostNode = pathNodeList[0];for (int i = 1; i < pathNodeList.Count; i++){if (pathNodeList[i].fCost < lowestFCostNode.fCost){lowestFCostNode = pathNodeList[i];}}return lowestFCostNode;}
}

结果：