思月行云

详细讲述了A*寻路算法，有下列地方值得学习1. 不要用AStarPathNode来构造PathFinder的Matrix，Matrix仅仅是byte[,],需要对Matrix中某个元素进行处理时再构造相应的AStarPathNode2. 对每个Matrix中的元素取值不仅仅0和1，而是代表其权重，0表示障碍物，1表示平地，n表示高山，沼泽难以行走的地方，Weight越大越难以通过。节点G值会根据W

作者： Patrick Lester译者：Panic 2005年3月18日译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原

本文来自优快云博客，转载请标明原作者出处：http://blog.youkuaiyun.com/sniperhuangwei/archive/2010/07/14/5735610.aspx经过一段时间的设计与完善，我们游戏的AI服务器已经达到了基本的性能要求，目前单个AI进程可同时运行4000+个频繁的AI对象。在前面一篇博客中已经提到过，AI服务器的主逻辑循环是单线程的，这个线程上运行了数千个用户级线程，每个用户级线程运行一个AI对象。AI对象被激活之后就会运行一段lua脚本，以实现AI逻辑.之所以采用用户级线程(

最近这段时间在修改服务器AI，准备将AI分配到单独的服务器中做，但为了不至于对原有架构造成太大的影响，攻击的判定，移动的判定仍然在gameserver上处理，AI服务器的角色就是根据状态选择合适的决策并向gameserver发出决策命令。例如:一个简单的AI函数可能像下面这样view plaincopy to clipboardprint?void onAi()   {     //从视野中选择一个目标     target = findtarget();     if(target && target.d

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