JPS(Jump Point Search)算法是一种用于路径规划的优化算法,主要用于网格地图中的最短路径搜索。它是A*算法的改进版本,通过跳过不必要的节点来大幅提高搜索效率。 JPS算法的核心思想是通过“跳跃”来跳过那些不会影响最终路径的节点,从而减少需要处理的节点数量。相比于A*算法,JPS算法在网格地图中的表现尤为出色,尤其是...
JPS算法的优先级队列内元素包含两类内容:使用跳跃规则发现的关键节点(Jump Point Successor);当前探索节点 x x x的强迫邻居节点(Forced Neighbors)。 如上述对角跳跃中探索的示例图中,关键节点为 y y y、强迫邻居为 w w w,则同样将其加入优先级队列。 完整跳跃演示 第一次探索 当前节点(绿色节点)首先进行水平...
JPS(Jump Point Search)是针对A*的一种优化, 本身依然在做A*搜索, 只是JPS扩展节点的方式与普通A*不同.普通A*算法会把未探索过的所有邻居节点加入探索队列中, JPS仅加入少量满足特定要求节点(称为跳点). A*在无权重格子地图上搜索路径的过程中, 会存在大量开销相等的路径, JPS利用地图的对称性对这一点进行...
1. JPS算法的中心思想是在A*算法的基础上对路径进行剪枝,也就是把不可能最优的路径快速淘汰掉。所以寻路的套路还是沿着直线检查所有没走过的点。 2. 直线前进畅通无阻的情况下,走这条直线两边的那些节点(也就是自然邻居)不可能会比直接走直线快,所以它们要先被淘汰掉。假如角色在从左往右走,周边八个节点都没...
JPS算法全称为Jump Point Search,也就是跳点算法,可以视为A*算法的一种改进算法,它保留了A*算法的主体框架,区别在于:A*算法是将当前节点的所有未访问邻居节点加入openlist,而JPS则是使用一些方法将有“价值”的节点加入openlist,具体方法就是本文的内容。以下面两图为例,简单说说JPS的改进效果。
A* JPS寻路算法的探讨 A*(A-star)寻路算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法,常用于游戏开发和人工智能领域,JPS是A*算法的一个优化算法,咱们就先做一段简单的A*算法介绍,后续再进行JPS算法的进一步探讨。 A* 要素说明: 开启节点列表(OpenList):存放待检测的节点。
JPS 只适用于 网格(grid)节点类型,不支持 Navmesh 或者路径点(Way Point)。 JPS+: JPS+ 相比 JPS 算法又是更快上一个档次(特别是避免了过多层递归判断跳点),内存占用则是每个格子需要额外记录8个方向的距离数据。 JPS+ 算法由于包含预处理过程,这让它面对动态变化的地图有天生的劣势(几乎是不可以接受动态地图...
JPS寻路算法基于A*(A star)算法,但通过引入跳跃点的概念来减少路径的节点数量。跳跃点是一种特殊类型的节点,它们对路径具有重要的作用。JPS算法通过识别和利用每个节点上的跳跃点,来跳过不必要的检查和,从而加速路径的查找。 二、JPS寻路算法流程 1.初始化起始节点和目标节点,将起始节点加入开启列表。 2.当开启列表...
在JPS算法中,“跳点”是指那些能够显著改变路径方向的节点。具体来说,一个节点被认为是跳点,如果满足以下条件之一: 节点是起点或终点。 节点至少有一个强迫邻居。 父节点在斜方向移动,而该节点在水平或垂直方向上有满足上述条件的节点。 强迫邻居是指那些由于障碍物的存在,只能通过当前节点到达的邻居节点。 3. JP...
Python jps算法库 surprise 支持的每个算法本身思路并不复杂,代码也不晦涩难懂,我们主要的目的是理解它的架构,学习框架各个部分的交互。这篇文章是从一个整体的视角来观察并思考如何一步一步的让模型 run 起来。 1 先搞个模型跑起来 我们首先从一个总体性的代码看一下,很简单的几行代码,开始我们的 surprise 之...