强化学习 案例 悬崖寻路 python实现

捣蛋 运行 服务端 要求：python 2.7 python server/main.py 客户端 Unity里运行登录场景或者打包直接运行即可。 游戏实现功能 服务端 玩家数据管理 数据库使用sqlite，玩家登陆时会从数据库中玩家账号密码信息，如果登陆成功，转移从角色信息中读取玩家角色信息（如果不存在替换在服务端重新创建一个玩家角色） 服务端会储存玩家的名字，玩家经验值，玩家等级，以及升级的陷阱等级和导弹（玩家远程攻击）等级，历史最高分数等。 玩家的等级和陷阱，技能的等级最高目前定为10级。 升级玩家击杀怪物会获得经验值和金钱，金钱可以用来购买陷阱，经验值达到一定值玩家会自动升级。玩家升

概率机器人，JAVA webots写的机器人寻路算法，用到了粒子滤波，蒙特卡洛取样，运动学和差速驱动等算法

Unity 算法 之 A星（A Star/A*）寻路算法实现和封装，并带动态演示Demo Demo 使用操作说明 1、按空格可以刷线地图，更新地图的障碍物位置（动态随机设置） 2、鼠标左键设置开始点位置 3、鼠标右键设置目标点位置 4、开始点和目标点都不为空，即会动态绘制路径 寻路原理 1）首先有一张一定宽高的地图 （定义好 Point 点的地图，其中 Point 中有 IsWall 属性） 2）设定开始点，和目标点 3）传入 FindPath 开始寻找较短路径，找到返回true，否则 false 4）为 true 就可以通过 目标点的父亲点的父亲点的父亲点，直到父亲点为开始点，这些点集合即是路径 5）FindPath 寻找原理 （1）开列表，关列表初始化 （2）添加开始点到开列表，然后获得周围点集合，接着又把开始点从开列表中移除，并添加到关列表 （3）判断这些周围点集合是否已经在开列表中，不在则更新这些点的F 和 父亲点，并添加到开列表；再则重新计算G值，G较小则更新GF 和父亲点 （4）从周围点集合中找到 F 最小的点，然后获得周围点集合，接着又把找到 F 最小的点从开列表中移除，并添加到关列表 （5）接着执行第 3） 步骤 （6）直到目标点被添加到开列表中，则路径找到 （7）否则，直到开列表中没有了数据，则说明没有合适路径

一个用广度优先算法、最佳优先算法、A*算法寻路的程序，版本VS2015，用c++编写，mfc可视化，用动画将每种算法的搜索过程展现出来。

这里主要是通过三种寻路模式来追踪玩家，里面包含了基础场景

visual c++游戏编程库的源程序,如A*算法 A星算法 AStar自动寻路算法

悬崖寻路为强化学习的经典案例，但网上关于这方面的代码几乎没有，该资源结合Gym库中的悬崖寻路问题进行了解答，并基于Bellman最优方程求解出最优策略，完整python代码，只此一家。

Navigation2D 2D寻路 在官方寻路的基础上改进的 操作跟原来的差不多

伯克利人工智能先导课cs188作业，吃豆人，包含四大寻路算法寻找最短路径，代码有注释，实现了吃豆人最短路径吃完所有豆子的a星算法的改进版