Comprendre l'orientation dans les jeux

L'orientation est un aspect fondamental du développement de jeux, en particulier dans des genres tels que les jeux de stratégie, de rôle et d'aventure. Il s’agit de trouver le chemin optimal d’un point à un autre dans un environnement de jeu, en tenant compte des obstacles, du terrain et d’autres facteurs pouvant affecter le mouvement. Dans ce didacticiel, nous approfondirons les bases des algorithmes de recherche de chemin couramment utilisés dans le développement de jeux et comment les implémenter efficacement.

Qu’est-ce que l’orientation ?

La recherche de chemin est le processus de détermination d'un itinéraire entre deux points dans un espace, souvent représenté sous forme de grille ou de graphique. Cet itinéraire est généralement calculé en tenant compte de divers facteurs tels que les obstacles, les coûts du terrain et d'autres contraintes. Dans les jeux, l'orientation est cruciale pour contrôler le mouvement des personnages, des unités ou des objets de manière dynamique et efficace.

Algorithmes d'orientation

Plusieurs algorithmes sont couramment utilisés dans le développement de jeux pour la recherche de chemin. Chaque algorithme a ses forces et ses faiblesses, ce qui les rend adaptés à différents scénarios. Voici quelques-uns des plus populaires:

1. Recherche en largeur d'abord (BFS)

BFS explore tous les nœuds voisins à la profondeur actuelle avant de passer aux nœuds du niveau de profondeur suivant. Il garantit le chemin le plus court si le graphique n’est pas pondéré, ce qui le rend adapté aux scénarios à coûts uniformes.

2. Recherche en profondeur d'abord (DFS)

DFS explore autant que possible le long de chaque branche avant de revenir en arrière. Bien qu'il ne soit pas adapté pour trouver le chemin le plus court, il est utile pour explorer tous les chemins possibles dans certains scénarios.

3. L'algorithme de Dijkstra

L'algorithme de Dijkstra trouve le chemin le plus court entre les nœuds d'un graphique, en considérant les arêtes pondérées. Il est efficace et garantit le chemin le plus court, ce qui le rend adapté aux scénarios dans lesquels le coût de traversée entre les nœuds varie.

4. A* Algorithme de recherche

A* (prononcé "A-star") est l'un des algorithmes de recherche de chemin les plus populaires dans les jeux. Il combine des éléments de l'algorithme de BFS et de Dijkstra, mais utilise des heuristiques pour guider la recherche, la rendant ainsi plus efficace. A* est particulièrement efficace lorsque vous devez trouver efficacement le chemin le plus court dans un graphique pondéré.

5. Recherche de point de saut (JPS)

JPS est une optimisation par rapport à A* pour la recherche de chemin basée sur une grille. Il supprime les nœuds inutiles en sautant par-dessus les zones qui ne contiennent aucun chemin optimal, ce qui permet une recherche de chemin plus rapide sur des grilles à coût uniforme.

Implémentation de Pathfinding dans les jeux

Voyons maintenant comment implémenter la recherche de chemin dans votre jeu en utilisant l'un des algorithmes mentionnés ci-dessus. Nous utiliserons A* comme exemple en raison de sa popularité et de son efficacité.

Étape 1: Définissez votre environnement de jeu

Commencez par définir votre monde de jeu, y compris la disposition des obstacles, le terrain et d'autres informations pertinentes. Représentez votre environnement sous forme de graphique ou de grille, selon la nature de votre jeu.

Étape 2: implémenter l'algorithme A*

Traduisez l’algorithme A* en code. Voici une version simplifiée de l'algorithme écrit en Python:

def astar(start, goal):
    open_set = PriorityQueue()
    open_set.put(start, 0)
    came_from = {}
    g_score = {node: float('inf') for node in graph}
    g_score[start] = 0
    f_score = {node: float('inf') for node in graph}
    f_score[start] = heuristic(start, goal)

    while not open_set.empty():
        current = open_set.get()

        if current == goal:
            return reconstruct_path(came_from, current)

        for neighbor in get_neighbors(current):
            tentative_g_score = g_score[current] + distance(current, neighbor)
            if tentative_g_score < g_score[neighbor]:
                came_from[neighbor] = current
                g_score[neighbor] = tentative_g_score
                f_score[neighbor] = g_score[neighbor] + heuristic(neighbor, goal)
                if neighbor not in open_set:
                    open_set.put(neighbor, f_score[neighbor])

    return None  # No path found

def reconstruct_path(came_from, current):
    path = []
    while current in came_from:
        path.append(current)
        current = came_from[current]
    path.append(current)
    return path[::-1]

Étape 3: Définir l'heuristique

Implémentez une fonction heuristique pour estimer le coût d'un nœud donné à l'objectif. Les heuristiques courantes incluent la distance euclidienne, la distance de Manhattan ou la distance diagonale en fonction de la disposition de votre grille.

Étape 4: Intégrez Pathfinding dans votre jeu

Utilisez l'algorithme de recherche de chemin pour guider le mouvement des personnages, des unités ou des objets dans votre jeu. Mettez à jour leurs positions en fonction du chemin calculé à intervalles réguliers.

Conclusion

La recherche de chemin est un composant essentiel de nombreux jeux, permettant aux personnages et aux entités de naviguer efficacement dans des environnements complexes. En comprenant les principes des algorithmes d'orientation et comment les mettre en œuvre dans votre jeu, vous pouvez créer des expériences immersives et engageantes pour les joueurs. Expérimentez avec différents algorithmes et optimisations pour trouver la meilleure solution pour vos besoins spécifiques en matière de jeu.