Reducing Redundant Work in Jump Point Search

要約

JPS (Jump Point Search) は、オンライン グリッドベースの経路探索のための最先端の最適なアルゴリズムです。
ゲームやその他のナビゲーション シナリオで広く使用されていますが、JPS は十分に研究されていない病理学的動作を示す可能性があります。(i) 後続者を見つけるためにマップの同じ領域を繰り返しスキャンする可能性があります。
(ii) 最適ではない検索ノードを生成および拡張する可能性があります。
この研究では、これらの病理学的行動の原因を調査し、それらが実際にどのように発生するかを示し、それらに効率的に取り組むための制約付き JPS (CJPS) と呼ばれる純粋にオンラインのアプローチを提案します。
実験結果では、CJPS はオーバーヘッドが低く、動的に変化するグリッド環境では多くの場合 JPS よりも高速であることが示されています。大規模なゲーム マップでは最大 7 倍、異常なシナリオでは最大 14 倍です。

要約(オリジナル)

JPS (Jump Point Search) is a state-of-the-art optimal algorithm for online grid-based pathfinding. Widely used in games and other navigation scenarios, JPS nevertheless can exhibit pathological behaviours which are not well studied: (i) it may repeatedly scan the same area of the map to find successors; (ii) it may generate and expand suboptimal search nodes. In this work, we examine the source of these pathological behaviours, show how they can occur in practice, and propose a purely online approach, called Constrained JPS (CJPS), to tackle them efficiently. Experimental results show that CJPS has low overheads and is often faster than JPS in dynamically changing grid environments: by up to 7x in large game maps and up to 14x in pathological scenarios.

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