基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题,提出了一种改进的A*搜索算法。对估价函数予以加权处理,并引入“人工搜索标志”,避免重复搜索无效区域,能有效且快速地逃离障碍物陷阱,使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径,并对可行性路径进行了优化,得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。

低成本RFID搜索协议的设计与安全性证明

RFID(无线射频识别)搜索协议作为RFID领域的一种新兴协议存在着标签成本高以及易遭受攻击等问题。针对于此,着重从降低标签成本和提高安全性角度,通过在协议的整个过程中完全采用伪随机函数、引用秘密信息更新机制和增加搜索标志位机制的方法,设计了一个所需标签成本较低的RFID搜索协议,并在通用可组合(UC)模型下对其安全性进行了形式化证明,指出该协议是UC安全的,实现了机密性、匿名性、不可追踪性、防窃听、防重放、并发安全等安全特性。

基于人物状态自动机的实时动态寻径算法优化

路径搜索是实现游戏中的角色逼真行走的关键技术之一。针对游戏动态路网中寻径极易陷入陷阱且寻径效率不高的问题,将人物状态自动机和加权的LRTA*算法相结合,提出了基于人物状态自动机的实时动态寻径算法。通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量相结合,加快算法收敛速度,并引入人工搜索标志,完成对LRTA*算法的优化。测试结果表明,该算法有效提高了路径搜索的速度,并使搜索得到的路径平滑自然。

改进的A^＊算法在虚拟人路径规划中的应用

自动计算生成虚拟人的最优路径是虚拟人路径规划研究中的关键问题之一,针对这一问题对A*算法进行了分析、实现和改进.通过对估价函数进行加权处理,缩短了搜索路径,减少了搜索时间;并且引入"人工搜索标志"避免了重复搜索无效区域,能有效快速地逃离障碍物陷阱,使算法在未知环境中有效准确地找到可行性路径,进而对可行性路径进行优化得到最短路径,解决了虚拟人避障与导航问题.