A Method for Finding a Risk Constrained Shortest Path on a Game Map

게임 맵에서 게임 캐릭터의 이동 경로를 탐색하기 위해서는, 여러 요소들을 고려해야 한다. 이들 요소들에는 경로의 길이, 노출되는 위험의 크기, 군집 이동 등이 있을 수 있다. 경로의 위험 크기란, 게임 캐릭터가 해당 경로를 따라가면서 받게 되는 전체 위험의 크기를 말한다. 본 논문에서는 위험 제약 하에서 게임 맵 상의 최단 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 우리의 방법에서는, 허용된 최대 위험 크기를 넘지 않으면서 길이가 가장 짧은 경로를 탐색하게 된다. 제안된 방법은 A* 알고리즘과 시뮬레이티드 어닐링을 기반으로 동작한다. 여러 게임 맵에 대해 진행된 실험을 통해, 우리는 제안된 경로 탐색 방법의 성능과 특징을 분석했다. 실험 결과, 주어진 위험 제약을 만족하는 짧은 경로를 성공적으로 탐색함을 확인했으며, 위험 제약이 완화될수록 경로의 길이가 짧아지는 경향을 보였다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of Korea Game Society
Published
2025-02-28
DOI
https://doi.org/10.7583/jkgs.2025.25.1.83
Primary Topic
Artificial Intelligence in Games
Type
article
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A Method for Finding a Risk Constrained Shortest Path on a Game Map

Sang‐Chul Kim
Journal of Korea Game Society
Artificial Intelligence in Games
article

A Method for Finding a Risk Constrained Shortest Path on a Game Map

Sang‐Chul Kim
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Abstract

게임 맵에서 게임 캐릭터의 이동 경로를 탐색하기 위해서는, 여러 요소들을 고려해야 한다. 이들 요소들에는 경로의 길이, 노출되는 위험의 크기, 군집 이동 등이 있을 수 있다. 경로의 위험 크기란, 게임 캐릭터가 해당 경로를 따라가면서 받게 되는 전체 위험의 크기를 말한다. 본 논문에서는 위험 제약 하에서 게임 맵 상의 최단 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 우리의 방법에서는, 허용된 최대 위험 크기를 넘지 않으면서 길이가 가장 짧은 경로를 탐색하게 된다. 제안된 방법은 A* 알고리즘과 시뮬레이티드 어닐링을 기반으로 동작한다. 여러 게임 맵에 대해 진행된 실험을 통해, 우리는 제안된 경로 탐색 방법의 성능과 특징을 분석했다. 실험 결과, 주어진 위험 제약을 만족하는 짧은 경로를 성공적으로 탐색함을 확인했으며, 위험 제약이 완화될수록 경로의 길이가 짧아지는 경향을 보였다.

Journal of Korea Game SocietyVol. 25(1)
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