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(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...
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。 两图中深蓝色的...
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...
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。
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...
在Java中实现JPS(Jump Point Search)寻路算法需要多个步骤,包括理解算法原理、设置开发环境、编写核心逻辑代码以及辅助函数,并进行测试。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 理解JPS寻路算法的基本原理和步骤 JPS寻路算法是一种优化A*算法的寻路算法,它通过跳跃和剪枝技术来减少搜索空间,从而加快寻路过程。核心思想包括: 跳...
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算法里只有跳点才会被加入openlist里,排除了大量不必要的点,最后找出来的最短路径也是由跳点组成。这也是 JPS/JPS+ 高效的主要原因。 伪代码算法 横向纵向的格子的单位消耗为10,对角单位消耗为14。 定义一个OpenList,用于存储和搜索当前最小值的格子。
原文《Online Graph Pruning for Pathfinding on Grid Maps》。 JPS是为了解决A*算法中的路径对称和多余扩展问题,而提出的一种适用于无向归一化代价栅格地图的最优路径搜索算法,一般速度快于A*。(归一化代价指…