การหาเส้นทางในเกม RTS ทำงานอย่างไร

[crossposted จาก stackoverflow]

ในเกมเช่น Warcraft 3 หรือ Age of Empires วิธีที่ฝ่ายตรงข้าม AI สามารถเคลื่อนไหวเกี่ยวกับแผนที่ดูเหมือนจะไร้ขีด จำกัด แผนที่มีขนาดใหญ่มากและตำแหน่งของผู้เล่นอื่นก็เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

การค้นหาเส้นทาง AI ในเกมเช่นนี้เป็นอย่างไร วิธีการค้นหากราฟแบบมาตรฐาน (เช่น DFS, BFS หรือ A *) ดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ในการตั้งค่า

ในกรณีส่วนใหญ่การใช้A *บนตาข่ายนำทาง (โดยทั่วไปเรียกว่า "navmesh") เป็นวิธีแก้ปัญหาการหาเส้นทางเชิงพาณิชย์ RTS ใช้ มีคำอธิบายรายละเอียดของวิธีการ navmeshes ทำงานทำไมพวกเขาจะเป็นทางออกที่ดีกว่าระบบ waypoint และการเชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลการดำเนินงานเป็นที่นี่

หากคุณวางแผนที่จะพัฒนาโหมดเกมพิเศษ (การจับจุด / โหนด) หรือหน่วยที่ลาดตระเวนครอบคลุม ฯลฯ คุณอาจต้องการใช้ waypoint layer บน navmesh ของคุณเพื่อควบคุมพฤติกรรม AI ( ไม่ใช่การหาเส้นทาง )

ตรวจสอบอัลกอริทึมของFlowfield ที่ใช้ใน Supreme Commander 2 มันทำงานได้ดีกว่าระบบ RF pathfinding ส่วนใหญ่ (ข้ามไปที่ 0:50 เพื่อดูตัวอย่าง)

เกมที่เก่ากว่าหลายเกมใช้ A * สตาร์คราฟต์ดั้งเดิมใช้ A *; ซึ่งนำไปสู่ปัญหาบางอย่างในการจัดการกับการปะทะกัน ตาร์คราฟต์ 2 จัดการการปะทะกันได้เป็นอย่างดีโดยใช้พฤติกรรมการ swaming / flocking เพื่อรักษาการควบคุมของเหลวของกลุ่มขนาดใหญ่ นี้บทความ gamedev กล่าวถึงวิธีการนี้อาจจะถูกบรรลุ

ฉันเห็นด้วยกับคำตอบอื่น ๆ ของเธอแล้ว แต่ลองคิดว่า WoW / Warcraft3 เป็นโลก 2D จริง ๆ พวกเขาไม่เห็นด้วยที่แตกต่างจากกระเบื้องที่ใช้เป็นเพียงแค่กระเบื้อง

คุณอาจคิดว่า GPS หาเส้นทางที่ดีที่สุดได้อย่างไร? มี algortimns จำนวนมากสำหรับการค้นหาเส้นทางผ่านแผนที่ที่เชื่อมโยง

ฉันคิดว่าสคริปต์ "Quake bots" ตัวแรกอาจช่วยคุณได้เช่นกันเนื่องจากพวกมันถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทำงานใน "พื้นที่ที่ไม่รู้จัก" เพราะเราสามารถออกแบบระดับของเราเองตั้งแต่เริ่มต้น

โดยรวมแล้ววิธีส่วนตัวของฉันในการจัดการกับแผนที่เช่นนั้นก็คือคิดว่ามันเป็น A * pathfinder แต่ก่อนอื่นฉันจะคำนวณทุกอย่างก่อน "จุดกระเบื้อง" และทำดัชนีสิ่งเหล่านี้ด้วย "เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด" เป็นต้นจากนั้นเมื่อวัตถุที่จำเป็นต้องไปจาก A ถึง B จากนั้นเพียงค้นหาใน B ดูสิ่งที่เชื่อมต่อและทำซ้ำจนกว่าคุณจะ ไปถึงเป้าหมาย

ขึ้นอยู่กับประเภทของเกมและภูมิประเทศ / สถานการณ์กลยุทธ์การสแกนล่วงหน้าที่แตกต่างกันอาจเป็นประโยชน์เช่นกัน เกมบางเกมมีสิ่งกีดขวางน้อยมากและสิ่งเหล่านี้อาจเป็น "การเคลื่อนไหวของสาย" และบางส่วน "ฉันจะไปรอบ ๆ " สำหรับวัตถุได้อย่างไร

หวังว่านี่จะเป็นความรู้สึกเล็กน้อยและอาจทำให้คุณมีความคิดที่จะทำงานด้วย

เกมส่วนใหญ่ใช้ Search Algorithm หรือ A * เพื่อค้นหาเส้นทางบนแผนที่ AI ถูกปรับแต่งในบางด้านอย่างชัดเจนด้วยเหตุผลด้านประสิทธิภาพ

คุณจะสังเกตเห็นสิ่งนี้ใน Starcraft 2 ที่ Zerglings เห็นได้ชัดว่าเส้นทางไม่ดีเลยมันเป็นฝันร้ายของซีพียูสำหรับ Zerglings พวกเขาทำได้ดีที่สุดที่จะได้รับจาก A ถึง B และอย่าพยายามหาเส้นทางที่ดีที่สุด พวกเขาจะเข้าใกล้ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้แล้วคอขวดที่ฉายาหรือทางลาด

แผนที่เป็นกริด กริดเป็นกราฟ A * ทำงานบนกราฟมันเป็นกราฟขั้นตอนวิธีการค้นหา A * ควรค้นหากราฟสองสามโหนด

ตามที่ได้รับการกล่าวถึงพวกเขาสามารถใช้ตาข่ายนำทาง แต่ A * (หรือสิ่งที่คล้ายกัน) จะอยู่ด้านบนของตาข่ายนั้นเพราะรูปหลายเหลี่ยมของตาข่ายนี้เป็นเพียงโหนดของกราฟ A * จะค้นหาพา ธ จากรูปหลายเหลี่ยมหนึ่งไปยังอีกรูปหลายเหลี่ยม

ไม่แน่ใจเกี่ยวกับ Warcraft หรือเกมเชิงพาณิชย์ แต่ยังมีเทคนิคที่เรียกว่าCollaborative Diffusionและมันง่ายมาก มันมักจะทำในตาราง นอกจากนี้ยังมีเทคนิคที่เรียกว่าPotential Fieldsซึ่งคล้ายกับก่อนหน้านี้หากไม่เหมือนกัน

คุณอาจลอง:

• เกมเหล่านี้บางเกมมีซอร์สโค้ดหรือไม่
• ไม่ว่าจะเป็นโคลนบางส่วนของเกมเหล่านี้มีแหล่งที่มาใช้ได้
• SDK หรือบรรณาธิการไม่ได้บอกใบ้อะไร
• ถามนายจ้างของ บริษัท ที่ทำเกมเหล่านี้บางคนอาจเต็มใจที่จะแบ่งปัน

ฉันไม่ได้มีประสบการณ์โดยสิ้นเชิง แต่ฉันคิดว่าทางออกที่ดีขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์พฤติกรรมไม่ใช่การตรวจสอบแผนที่ที่รู้จักอย่างสมบูรณ์ การวิเคราะห์ความรู้ที่ฉันสามารถนึกถึงได้มีพื้นฐานมาจากในพื้นที่และจากประสบการณ์ การควบคุมในท้องถิ่นอาจขึ้นอยู่กับการตรวจสอบภูมิประเทศและสิ่งกีดขวางทำให้เคลื่อนที่ไปในทิศทางที่ต้องการ ฉันคิดว่าแผนที่ส่วนใหญ่ไม่ต้องการการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนเหมือนเขาวงกต แต่เชื่อมต่อกันค่อนข้างสวย ฮิวริสติกอื่นคือการใช้เส้นทางที่รู้จักก่อนหน้านี้ (สำรวจโดยหน่วยอื่นหรือผู้ใช้อย่างชัดเจน) เพื่อย้ายหน่วยไปยังตำแหน่งที่รู้จักหรือใกล้เคียง แต่ฉันกำลังพูดถึงการเคลื่อนย้ายบนแผนที่ขนาดใหญ่ไม่ใช่ในพื้นที่ปิดอย่าง ZorbaTHut กล่าว ในกรณีที่แออัดอัลกอริทึมอาจมีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องมี "การทำนาย" การประสานงานระหว่างหน่วยของทีมเดียวกันหรือเพียงแค่รอสัญญาณเซมาฟอร์ นอกจากนี้

ฉันคิดว่าอัลกอริทึมแบบฮิวริสติกนั้นดีเพราะพวกมันมักจะให้ทางออกที่ดีในพื้นที่ขนาดใหญ่ที่มีเวลาในการคำนวณที่สมเหตุสมผล (ซึ่งไม่สำคัญเมื่อคุณกำลังเคลื่อนที่หลายหน่วย)

ขออภัยถ้านี่เป็นคำตอบทั่วไป: ฉันทำงานกับฝูงชน แต่พื้นที่นั้นค่อนข้างแปลกประหลาดและฉันไม่สามารถอธิบายได้อย่างชัดเจนว่าวิธีการทำงานของอัลกอริทึมนั้นเป็นอย่างไร ฉันหวังว่าคุณจะได้รับแนวคิดที่เป็นประโยชน์จากคำตอบของฉัน