腳本鍵盤尋路
① 按鍵精靈初學者,嘗試性寫了一款點擊任務自動尋路的腳本。求高手看下我的邏輯思路能幫忙改正。
你試試系統自帶的找圖功能,直接一個大循環裡面幾個判斷就行。這樣簡單而且效率不低
② 按鍵精靈 尋路或跑圖腳本
(除了找圖和找色)
如果能找到走路call的話,就ok了~不過這個也很難 用按鍵 那你選幾個點 在1殺完在地圖上點下跑到2,2殺完在地圖點下跑到3,3殺完跑到1 再開始循環殺。智能的話不藉助其他東西,應該很難完成
③ 製作游戲輔助:用按鍵精靈如何確定人物朝向
按鍵學院實戰班前段時間沸沸揚揚的講解著自動尋路教程。今天,咱也來跟大家分享分享,實戰班自動尋路思路之——確定人物朝向(箭頭的方向角度)。
不少網路游戲已經支持自動尋路,玩家只需要設定終點後,游戲人物即可自動尋路,但是碰到某些未自帶自動尋路功能的游戲,就呵呵呵了……
院刊今天跟大家分享兩款熱門游戲的人物朝向判定~~知道了人物朝向,再知道目標的朝向,不就知道怎麼自動尋路了嘛~
按鍵學院實戰班的07老師整理了自動尋路的三要素,給大家分享:
自動尋路一般需要確定三個要素:
確定路線
確定朝向
確定位置
確定了人物位置和物品位置,再確定了人物的朝向,與目標路線。將人物轉向目標就可以用腳本實現自動尋路的功能。
劍靈模式的地圖的尋路:游戲畫面右上角有小地圖,地圖中灰白色箭頭代表人物。
斜率:已知A、B點坐標,求直線AB的斜率。
斜率公式k=(y1-y2)/(x1-x2),即兩個坐標縱坐標之差,除以兩個坐標橫坐標之差。
正切函數:正切函數是直角三角形中,對邊與鄰邊的比值。
在上圖中,即tanα=b/a=(y2-y1)/(x2-x1)。在按鍵精靈中為Tan函數。
通過公式對比,我們可以知道,直線AB的斜率,即角α的正切值
角度:已知角α的正切值,我們可以通過反三角函數公式,來計算這個角度的值。
α=arctan(k)。在按鍵精靈中為Atn函數。
反三角函數:即相對應的正弦、餘弦、正切、餘切為x的角。
如何實現箭頭角度計算:
從上面的三角函數知識拓展中,我們知道,要計算一個角度,可以通過計算該角度的正切值,再通過反三角函數來求這個角度。
那麼,在按鍵精靈的代碼中如何實現呢?
思路:
1.通過找圖找色命令,找到箭頭頂部A的坐標,以及箭頭底部中間B的坐標。
2.構建直角三角形。確定箭頭的指向的角度α。
3.通過斜率/正切函數,來計算角度α的正切值。
4.通過反三角函數,來得出角α的角度值。
代碼實現:
『在劍靈右上角的小地圖里找色/找圖,箭頭坐標存儲在(x1,y1),箭尾坐標存儲在(x2,y2)
FindColor1200,0,1920,300,"箭頭顏色",x1,y1
Ifx1>0Andy1>0Then
EndIf
FindColor1200,0,1920,300,"箭尾顏色",x2,y2
Ifx1>0Andy1>0Then
EndIf
'計算斜率/正切值
斜率=(y1-y2)/(x1-x2)
'計算角度
角度=Atn(斜率)
當然,自動尋路並不是單一的方式,不同游戲的地圖不同,尋路的方式不同。但是運用到的數學知識和思路是共同的。當然,有些特定的地圖有更便捷的方式,例如最終幻想14的地圖。下一期的院刊,再跟大家分享另一些不同的地圖的尋路方式~~
④ 夢幻西遊自動尋路的尋路演算法怎麼算
A*尋路演算法 A*(A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的方法。
公式表示為: f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是節點n從初始點到目標點的估價函數,
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價,
h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑(最優解的)條件,關鍵在於估價函數h(n)的選取:
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值,這種情況下,搜索的點數多,搜索范圍大,效率低。但能得到最優解。
如果 估價值>實際值, 搜索的點數少,搜索范圍小,效率高,但不能保證得到最優解。
估價值與實際值越接近,估價函數取得就越好。
例如對於幾何路網來說,可以取兩節點間歐幾理德距離(直線距離)做為估價值,即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny));這樣估價函數f在g值一定的情況下,會或多或少的受估價值h的制約,節點距目標點近,h值小,f值相對就小,能保證最短路的搜索向終點的方向進行。明顯優於Dijstra演算法的毫無無方向的向四周搜索。
conditions of heuristic
Optimistic (must be less than or equal to the real cost)
As close to the real cost as possible
主要搜索過程:
創建兩個表,OPEN表保存所有已生成而未考察的節點,CLOSED表中記錄已訪問過的節點。
遍歷當前節點的各個節點,將n節點放入CLOSE中,取n節點的子節點X,->算X的估價值->
While(OPEN!=NULL)
{
從OPEN表中取估價值f最小的節點n;
if(n節點==目標節點) break;
else
{
if(X in OPEN) 比較兩個X的估價值f //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於OPEN表的估價值 )
更新OPEN表中的估價值; //取最小路徑的估價值
if(X in CLOSE) 比較兩個X的估價值 //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於CLOSE表的估價值 )
更新CLOSE表中的估價值; 把X節點放入OPEN //取最小路徑的估價值
if(X not in both)
求X的估價值;
並將X插入OPEN表中; //還沒有排序
}
將n節點插入CLOSE表中;
按照估價值將OPEN表中的節點排序; //實際上是比較OPEN表內節點f的大小,從最小路徑的節點向下進行。
啟發式搜索其實有很多的演算法,比如:局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數,但在具體的選取最佳搜索節點時的策略不同。象局部擇優搜索法,就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點,父親節點,而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯,由於舍棄了其他的節點,可能也把最好的
節點都舍棄了,因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了,他在搜索時,便沒有舍棄節點(除非該節點是死節點),在每一步的估價
中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢?其實A*演算法也是一種最
好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時,我們希望能夠求解出狀態空間搜索的最短路徑,也就是用最快的方法求解問題,A*就是干這種事情的!
我們先下個定義,如果一個估價函數可以找出最短的路徑,我們稱之為可採納性。A*演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為:
f'(n) = g'(n) + h'(n)
這里,f'(n)是估價函數,g'(n)是起點到終點的最短路徑值,h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道的,所以我們用前面的估價函數f(n)做
近似。g(n)代替g'(n),但 g(n)>=g'(n)才可(大多數情況下都是滿足的,可以不用考慮),h(n)代替h'(n),但h(n)<=h'(n)才可(這一點特別的重要)。可以證明應用這樣的估價
函數是可以找到最短路徑的,也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎?肯定沒懂。接著看。
舉一個例子,其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數,h(n)=0,這種h(n)肯定小於h'(n),所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是
。當然它是一種最臭的A*演算法。
再說一個問題,就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件,如果信息越多或約束條件越多則排除的節點就越多,估價函
數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了,誰叫它的h(n)=0,一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由於實時性的問題,h(n)的信息越多,它的計
算量就越大,耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息,即減小約束條件。但演算法的准確性就差了,這里就有一個平衡的問題。
}
⑤ 我用按鍵精靈官方教程寫了個魔域自動尋路打怪的腳本,大神幫忙看一下出錯在哪裡,為什麼只往一個方向跑,
魔王可以做血F 擺攤有賣血F的 100就是技能100的血F 160就是技能160的血F 購買之後 背包有個白色的FF 把武器放在背包里 右鍵點擊白色的FF 然後在點擊武器 效果就就在武器上了(血就加在武器上了)
無有椽奇血符分為25級,等級越高的血符能夠提供給角色更高的生命值加成,讓你在打BOSS、PK當中不在為血少而煩惱。
⑥ 按鍵精靈怎麼自動尋路
自動尋路腳本的製作有幾個關鍵點:
1. 由於現在的網游大多是3D的,當前視角可能是變化的,因此,你必須要確保或設置游戲的視角不變。
2. 屏幕上的坐標點與人物的坐標點要找到對應關系,因為屏幕是不變的,而人物坐標是變化的。有些網遊人物在同一屏幕(即人物不超出當前屏幕范圍,屏幕畫面不變),這種情況則直接使用屏幕坐標就可以了,只要保證人物不會超出屏幕范圍。
⑦ 按鍵精靈游戲尋路不用打開地圖就尋路過去這種腳本要怎麼做
這個技術我會使用。調用游戲中,已經經過編譯的,sub 走路。例子:call 0x********
⑧ 求自己製作游戲自動尋路的腳本教程!求高手!
沒有相當的編程知識的話,可以用按鍵精靈錄制腳本,即記錄後再重現你的操作,這是我想到最簡單的方法了。
詳情參考:http://wenku..com/link?url=_