kenkenxue的专栏

<br />长距离武器作战，需要考虑如下要素：<br />一、命中率<br />如果需要，命中率一般与如下要素相关：<br />1、AI角色的水平。即武器所有者使用该武器的能力。<br />2、射程。<br />3、目标大小。<br />4、目标的相对位移速度。<br />5、可见度与覆盖度。其中覆盖度可以与目标大小一起考虑。<br />6、目标状态。例如如果目标正在进行一些闪躲动作，命中率就会减少；反之如果目标处于一些特殊状态，命中率就会增加。<br />7、AI角色的水平。同6.实现过程中，可以尝试使A

<br />A* 算法是一种逐步逼近的启发式路径搜索算法。它搜索出来的路径不一定是最优的，但却是最快的搜索方法。<br />算法原理简介<br />A*算法很简单，但要真正理解却又似乎很难，究其原因，主要是介绍该算法的人要么只讲一些虚的大的道理，要么直接上伪代码，很少仔细说明。下面本人就根本自己的理解讲一下。<br />A* 搜索是从起点出发，向一个预估最正确的方向逼近。如果正确就继续向前，不正确则另外寻找路线。<br />如果预估最正确的方向：为每个节点计算两个值：g和h。g为从起点到此处的cost，h为

<br />一  RTS游戏的组成模块<br />1、进化<br />进化管理器处于最高级别，负责发展虚拟玩家的经济。具体来说，他负责协调建造、资源、人员、研究等多个管理器，并控制开销。还控制虚拟玩家的扩张，升级。<br />2、建筑<br />负责建筑物的建造。<br />从人员管理器接收训练类建筑的请求，从进化管理器接收辅助类建筑的请求。<br />另外还需要进行建筑地点的选择与评价，<br />3、人员<br />负责训练各种人员。<br />监控正在训练的和已经完成训练的人员，将各种人员训练请求分配

<br />一 目标指引推理<br />在一个目标空间中进行推理可以采用两种方法：从初始状态开始的正向推理；或者从目标开始的反向推理。由于在RTS游戏中，任一状态都有大量的走法，所以反向推理显得更为高效。<br />很多时候，目标是无法直接达到的，这个时候就需要将目标分解成无数小的目标，依次实现。<br />二 效用模型<br />在对目标进行分解后，需要对目标链进行选择，分配优先级。要实现优先级算法，需要先明白如下概念：<br />1、效用模型<br />每个行动都会给目标带来效用，而边际效用指花费1单元