O DNA da computação para jogos digitais: Caminhos

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Palestra sobre a utilização e descoberta de Caminhos, algoritimos e suas complexidades para esses problemas, assim como suas heuristicas.

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O DNA da computação para jogos digitais: Caminhos

  1. 1. O DNA da Computação paraJogos Digitais: Caminhos.Autor: Michel P. Montenegro• Bacharel em Sistemas de Informação• Esp. Em Engenharia de Sistemas• Mestrando em Ciência da Computação• 16 anos de experiência profissional na área de T.I
  2. 2. Grafos - Busca em Largura
  3. 3. Grafos - Busca em Profundidade
  4. 4. Grafos - Algoritmo A*
  5. 5. Algoritmo/Estratégia Gulosa• para resolver problemas de otimização.• sempre realizando a escolha que pareceser a melhor no momento.• Fazendo uma escolha ótima local, naesperança de que esta escolha leve até asolução ótima global.
  6. 6. Heurísticas de caminho• Manhattan Distance: Baseada entre alocação corrente e a alvo.• Closest: Pega o nó(Tile) mais próximo doalvo, como o próximo melhor nó(tile), parase mover.• Closed Squared: Idêntico ao Closest, masnão pega a raiz quadrada na formula(sqrt).
  7. 7. Recursão vs Iteração• Algoritmo Recursivo: Muitas vezes éutilizado quando o código na iteração érepetitivo na lógica (Ex.: Algoritmos debusca, programação dinâmica).• Algoritmo Iterativo: Costuma ter umprocesso menos oneroso, e costuma sermais simples, mas existe exceções.
  8. 8. Caminho: Memoria(Objetos) vs Disco(Pré-Mapeamento)• Arquivos (tmx, xml, txt, bin, etc.)• Banco de Dados (Embarcados ou não)• Estratégias de mapeamento (Ex.: Lista ouMatriz), como suas complexidades (N², elog v, etc.) podem afetar o resultado edesempenho dos algoritmos,relacionados a caminhos?
  9. 9. Conclusão• Perguntas?• Duvidas?• Contem seus casos!• Compartilhem seus exemplos!Meu lema:“Transforme a Fraqueza em Força!”

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