Pathfinding
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Pathfinding. Universität zu Köln Softwaretechnologie II (Teil 1): Simulation und 3D Programmierung Wintersemester 2011/2012 Dozent : Prof. Dr. phil. Manfred Thaller Referent: Christian Weitz ([email protected]). Was ist Pathfinding ?. Finden einer Route, die

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Presentation Transcript


Pathfinding

Pathfinding

Universität zu Köln

Softwaretechnologie II (Teil 1): Simulation und 3D Programmierung

Wintersemester 2011/2012

Dozent: Prof. Dr. phil. Manfred Thaller

Referent: Christian Weitz ([email protected])


Was ist pathfinding

Was ist Pathfinding?

  • Finden einer Route, die

    • am kürzesten/schnellsten

    • sinnvoll ist

  • Beispiele für Einsatzgebiete

    • 3D-Simulationen, Computerspiele

    • Verkehrsplanung

    • Routing von Paketen im Internet


Inhaltlicher berblick

Inhaltlicher Überblick

  • Was ist Pathfinding?

  • Graphen

  • Dijkstra-Algorithmus

  • A*-Algorithmus


Graphen

Graphen

  • Für Pathfinding benötigt:

    Nicht-negativer, gewichteter und gerichteter Graph, der das Problem modelliert.


Beispiel tes 5 skyrim

Beispiel TES 5: Skyrim


Allgemeiner graph

Allgemeiner Graph


Nicht negativer gewichteter graph

Nicht-negativer gewichteter Graph


Nicht negativer gewichteter und gerichteter graph

Nicht-negativer gewichteter und gerichteter Graph


Dijkstra algorithmus

Dijkstra-Algorithmus

  • Entwickelt um kürzeste Route durch alle Punkte zu finden

  • Iteriert über die Knoten eines Graphen

  • Für Punkt-zu-Punkt-Pathfinding zu aufwändig

    => Abbruchbedingung: Zielknoten ist hat kleinste Kosten aller nicht besuchten Knoten


Dijkstra algorithmus1

Dijkstra-Algorithmus


Dijkstra algorithmus2

Dijkstra-Algorithmus


Dijkstra algorithmus3

Dijkstra-Algorithmus


Dijkstra algorithmus4

Dijkstra-Algorithmus


Dijkstra algorithmus5

Dijkstra-Algorithmus


Dijkstra algorithmus6

Dijkstra-Algorithmus

Schwächen:

  • willkürlich

  • dadurch unnötig viel fill


A algorithmus

A*-Algorithmus

  • Grundidee wie Dijkstra-Algorithmus

  • Nutzt Heuristiken um Abstand zum Ziel zu schätzen

  • Dadurch im Regelfall schneller als Dijkstra für das gegebene Problem

  • Abbruchbedingung:

    Zielknoten hat niedrigste Schätzkosten der offenen Knoten, bzw. Zielknoten ist auf Liste der offenen Knoten


A algorithmus1

A*-Algorithmus


A algorithmus2

A*-Algorithmus


A algorithmus3

A*-Algorithmus


Dijkstra und a im vergleich

Dijkstra und A* im Vergleich

Dijkstra

A*

Bildnachweis:

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Dijkstras_progress_animation.gif

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Astar_progress_animation.gif


Dijkstra und a im vergleich1

Dijkstra und A* im Vergleich

Dijkstra

A*

Bildnachweis:

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Dijkstras_progress_animation.gif

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Astar_progress_animation.gif


Dijkstra und a im vergleich2

Dijkstra und A* im Vergleich

Dijkstra

A*

Bildnachweis:

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Dijkstras_progress_animation.gif

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Astar_progress_animation.gif


Vielen dank

Vielen Dank!


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