performance - 对于动态游戏场上具有大量 AI 的游戏，哪种导航方法的性能和灵活性最高？

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在决定是使用 Unity 的 NavMesh 还是高级路径算法(如 HPA* 或类似算法)时，我不能 100% 确定哪些因素很重要。在考虑以下机制时，使用 Unity 的 NavMesh 与滚动我自己的算法的含义是什么:

基于网格的实时构建。

大量AI，友好，敌对，中立。成百。并非所有屏幕都能同时显示，但游戏 field 会非常大。

AI 遵循等级制度。基本上，AI 实体会发出命令、接收命令并相互协同执行。这可以允许在单个单元上完成高级路径，将粗略的方向传递给其他人，在那里他们可以开始较低级别的路径以节省性能。

World 很有可能是程序化的。我想无限地进行 proc-gen，但我认为这超出了范围。我不打算让地平面在实际高度方面非常多样化，只是放置在它上面的物体。

玩家和 AI 实体在运行时对环境中的添加和删除都是动态的。

我读过一些关于 NavMesh 如何不能很好地处理运行时更改的帖子，但看到了与此相反的教程/商店 Assets 。也许我也可以结合方法？路径将是大量的时间投资，因此这里的任何建议将不胜感激。

Answer 1

有很多解决方案。对于一个单一的答案来说太多了，但这里有一些关键词需要研究:

群寻路

潜在领域

植绒算法

团体

防撞

您使用哪一个取决于一次将有多少个单位在路径上，它们是路径到同一个地方还是不同的地方，以及如果多个单位去同一个地方时您希望它们如何表现(例如，它们是否应该故意避免相互碰撞？当一个人陷入僵局时选择替代路线？或者所有人都愚蠢地挤进同一个走廊？)