【開發日誌】我們如何解決大規模遊戲地圖的路徑規劃難題

在修改我們的遊戲時，我們遇到了一個問題：如何在幾千乘幾千分辨率的大型地圖上，爲玩家生成有趣且不重複的路徑選擇？最初我們嘗試手工繪製，但隨着節點增多，這項工作變得異常繁重。這就是我們探索算法生成路徑的起點。

一、爲什麼要嘗試算法繪製路徑？

最初，我們的地圖設計師精心繪製了前幾張地圖的路徑連接。每個房間（節點）的位置和連接都經過仔細推敲。但當我們試圖擴大地圖規模時，問題出現了。

手工繪製的侷限性：

• 可擴展性差：當地圖節點從幾十個增加到幾百個時，手工繪製的工作量呈指數級增長；

• 多樣性有限：難以手工設計出大量不重複且有意義的路徑分支；

• 調整困難：每次地圖佈局改動，幾乎需要重新設計整個路徑網絡；

我們很快意識到，當節點數量達到幾十個時，可能的路徑組合已經遠超手工設計的極限。這正是需要算法可以大顯身手的地方 。

二、技術方案選擇：爲什麼是分層路徑規劃？

面對大型地圖的路徑規劃問題，我們調研了多種算法方案，最終選擇了分層路徑規劃（Hierarchical Pathfinding） 這一方向 。

方案對比過程

下表展示了我們考慮過的幾種主要算法及其特點：

|-- 算法方案 | 優點 | 缺點 | 適用性評估 --|

|--傳統A*算法 | 路徑最優，實現簡單 | 大型地圖搜索效率低 | 不適合我們的大地圖 --|

|--跳躍點搜索(JPS) | 在均勻網格上效率高 | 對不規則地形支持差 | 部分適用 --|

|--HPA(分層A) | 適合大規模地圖，平衡效率與質量 | 需要預處理 | 最適合我們的需求 --|

|--導航網格(NavMesh) | 路徑自然，適合複雜地形 | 生成複雜，內存佔用大 | 過於複雜 --|

最終選擇：分層思想的核心優勢

HPA*算法將大地圖劃分爲多個區塊（cluster），在區塊之間進行高層級路徑規劃，再在每個區塊內部進行細化 。這種思想正好契合我們的需求：

符合遊戲設計邏輯：我們的地圖本身就有“層”的概念（如1-6層

效率與質量平衡：在大地圖上比傳統A*快10倍以上，路徑質量損失不超過1%

靈活可控：我們可以調整分層策略和層內算法

三、實現過程中的挑戰與突破

第一版：基礎分層連接（問題初現）

我們的初始實現將地圖劃分爲6個層級，每層隨機選擇1-5個節點，然後連接相鄰層級的節點。

遇到的問題：

1. 路徑交叉嚴重：簡單的順序連接導致大量路徑交叉，視覺混亂

2. 路徑不完整：部分路徑在中間層中斷，無法從起點到達終點

3. 缺乏隨機性：每次生成相同的路徑，重玩價值低

第二版：引入極角排序和重心法

針對路徑交叉問題，我們引入了極角排序（Polar Angle Sorting）和重心法（Barycenter Method）。

改進策略：

1. 極角排序：對每層節點按相對於重心的極角排序，使相鄰層節點方向一致

2. 重心法連接：下層節點的位置由其上層鄰居的平均位置決定

3. 隨機擾動：在排序過程中加入隨機因素，增加變化性

效果提升：

• 路徑交叉減少約70%

• 保證了路徑的連貫性

• 引入了基礎隨機性

使用極角排序和重心法後的路徑，交叉明顯減少

圖片和路徑都是草稿，絕對不是最終效果，要不然這效果也太醜了，哈哈哈😂

第三版：模擬退火優化

雖然第二版解決了大部分交叉問題，但仍有優化空間。我們引入了模擬退火（Simulated Annealing） 算法進行後期優化。

模擬退火優化過程：

1. 初始狀態：基於重心法生成的路徑

2. 鄰域搜索：隨機交換兩個連接的目標節點，生成新解

3. 接受準則：以一定概率接受稍差的解，避免局部最優

4. 降溫過程：逐步減少接受差解的概率

這種方法讓我們在隨機性和路徑質量之間找到了更好的平衡點。

四、關鍵技術方案詳解

1. 分層策略的實現

我們將地圖劃分爲6個主要層級，每層代表遊戲進程的一個階段

2. 隨機性與可控性的平衡

每層1-5個節點，按權重隨機選擇 連接策略的隨機擾動：在極角排序中加入隨機偏移

3. 交叉檢測與優化

我們實現了基於向量叉積的交叉檢測算法： 結合模擬退火優化，不斷調整連接直到交叉最小化。

五、心得與展望

經過不斷迭代優化，我們的路徑生成算法已經有初步的雛形，當然這還不是最終版本。關鍵收穫在於認識到：好的算法不是一蹴而就的，而是需要在基礎框架上不斷迭代優化。

不過我們也建議：從簡單方案開始，逐步迭代，重視基礎算法但不過度優化。另外，如果有簡單的手工處理方案，建議可以直接手動創建，而不是研究一個複雜的算法。

作爲一個小型開發團隊，我們相信分享技術經驗能夠幫助整個獨立遊戲社區成長。如果各位開發者有類似經驗或更好的建議，歡迎交流！