【开发日志】我们如何解决大规模游戏地图的路径规划难题

在修改我们的游戏时，我们遇到了一个问题：如何在几千乘几千分辨率的大型地图上，为玩家生成有趣且不重复的路径选择？最初我们尝试手工绘制，但随着节点增多，这项工作变得异常繁重。这就是我们探索算法生成路径的起点。

一、为什么要尝试算法绘制路径？

最初，我们的地图设计师精心绘制了前几张地图的路径连接。每个房间（节点）的位置和连接都经过仔细推敲。但当我们试图扩大地图规模时，问题出现了。

手工绘制的局限性：

• 可扩展性差：当地图节点从几十个增加到几百个时，手工绘制的工作量呈指数级增长；

• 多样性有限：难以手工设计出大量不重复且有意义的路径分支；

• 调整困难：每次地图布局改动，几乎需要重新设计整个路径网络；

我们很快意识到，当节点数量达到几十个时，可能的路径组合已经远超手工设计的极限。这正是需要算法可以大显身手的地方 。

二、技术方案选择：为什么是分层路径规划？

面对大型地图的路径规划问题，我们调研了多种算法方案，最终选择了分层路径规划（Hierarchical Pathfinding） 这一方向 。

方案对比过程

下表展示了我们考虑过的几种主要算法及其特点：

|-- 算法方案 | 优点 | 缺点 | 适用性评估 --|

|--传统A*算法 | 路径最优，实现简单 | 大型地图搜索效率低 | 不适合我们的大地图 --|

|--跳跃点搜索(JPS) | 在均匀网格上效率高 | 对不规则地形支持差 | 部分适用 --|

|--HPA(分层A) | 适合大规模地图，平衡效率与质量 | 需要预处理 | 最适合我们的需求 --|

|--导航网格(NavMesh) | 路径自然，适合复杂地形 | 生成复杂，内存占用大 | 过于复杂 --|

最终选择：分层思想的核心优势

HPA*算法将大地图划分为多个区块（cluster），在区块之间进行高层级路径规划，再在每个区块内部进行细化 。这种思想正好契合我们的需求：

符合游戏设计逻辑：我们的地图本身就有“层”的概念（如1-6层

效率与质量平衡：在大地图上比传统A*快10倍以上，路径质量损失不超过1%

灵活可控：我们可以调整分层策略和层内算法

三、实现过程中的挑战与突破

第一版：基础分层连接（问题初现）

我们的初始实现将地图划分为6个层级，每层随机选择1-5个节点，然后连接相邻层级的节点。

遇到的问题：

1. 路径交叉严重：简单的顺序连接导致大量路径交叉，视觉混乱

2. 路径不完整：部分路径在中间层中断，无法从起点到达终点

3. 缺乏随机性：每次生成相同的路径，重玩价值低

第二版：引入极角排序和重心法

针对路径交叉问题，我们引入了极角排序（Polar Angle Sorting）和重心法（Barycenter Method）。

改进策略：

1. 极角排序：对每层节点按相对于重心的极角排序，使相邻层节点方向一致

2. 重心法连接：下层节点的位置由其上层邻居的平均位置决定

3. 随机扰动：在排序过程中加入随机因素，增加变化性

效果提升：

• 路径交叉减少约70%

• 保证了路径的连贯性

• 引入了基础随机性

使用极角排序和重心法后的路径，交叉明显减少

图片和路径都是草稿，绝对不是最终效果，要不然这效果也太丑了，哈哈哈😂

第三版：模拟退火优化

虽然第二版解决了大部分交叉问题，但仍有优化空间。我们引入了模拟退火（Simulated Annealing） 算法进行后期优化。

模拟退火优化过程：

1. 初始状态：基于重心法生成的路径

2. 邻域搜索：随机交换两个连接的目标节点，生成新解

3. 接受准则：以一定概率接受稍差的解，避免局部最优

4. 降温过程：逐步减少接受差解的概率

这种方法让我们在随机性和路径质量之间找到了更好的平衡点。

四、关键技术方案详解

1. 分层策略的实现

我们将地图划分为6个主要层级，每层代表游戏进程的一个阶段

2. 随机性与可控性的平衡

每层1-5个节点，按权重随机选择 连接策略的随机扰动：在极角排序中加入随机偏移

3. 交叉检测与优化

我们实现了基于向量叉积的交叉检测算法： 结合模拟退火优化，不断调整连接直到交叉最小化。

五、心得与展望

经过不断迭代优化，我们的路径生成算法已经有初步的雏形，当然这还不是最终版本。关键收获在于认识到：好的算法不是一蹴而就的，而是需要在基础框架上不断迭代优化。

不过我们也建议：从简单方案开始，逐步迭代，重视基础算法但不过度优化。另外，如果有简单的手工处理方案，建议可以直接手动创建，而不是研究一个复杂的算法。

作为一个小型开发团队，我们相信分享技术经验能够帮助整个独立游戏社区成长。如果各位开发者有类似经验或更好的建议，欢迎交流！