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一种基于自适应实时A*的移动目标寻路算法

摘要

基于移动目标的实时寻路问题,一直都是人工智能领域内极具挑战性的研究内容之一,其研究成果可被广泛地应用到机器人、虚拟仿真以及RTS游戏等领域,具有较大的研究和实用价值。本文采用实时启发式算法RTAA*中的启发值更新策略,将其应用到已有的移动目标搜索算法MTS之中,由于RTAA*的启发值更新策略简单和快速,在一定程度上能够解决MTS算法启发值更新速度慢和效率较低的问题,从而得到一种改进的移动目标追捕算法Adaptive-MTS算法。实验结果表明,改进算法Adaptive-MTS与MTS算法相比,在捕获成功率、捕获路径长度、花费代价上都有较大的提升,并且具有较好的实时性和扩充性,可以很好地应用于RTS游戏,机器人等领域内的动态目标寻路问题。

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