高效率的多智能体路径规划摘要：启发式的目标驱动智能体在有障碍物的环境中显得相当费时，尤其是智能体数量庞大时。在本文中，我们引入一种有效的算法，使其能为运动在用户定义的终点和不碰到障碍物的点之间移动的物体生成路径规划。此外，系统允许淘汰一些对不可见的智能体的计算，即仅仅当智能体对用户可见时才能被精确地模拟，而对那些不可见的智能体做适当地估算。这些估算确保了智能体的行为匹配那些发生在已经被完全模拟之外的情况，并且实现了相对于对所有智能体做精确模拟有很大程度的速度上的超越。关键字：路径规划，虚拟智能体，代理模拟，模拟的详细程度1简介对成千上万的相互制约的智能体的模拟在以下方面有很大的需求：娱乐应用（游戏7和电影16）,模拟训练和科学可视化2。路径规划问题是要确定每个智能体应在每个动态的框架内移动。路径规划算法负责维护拟合理的智能体行为的许多基本方面，包括避免碰撞和目标满意。路径规划也消耗了相当一部分计算时间去做许多模拟，特别是在高动态环境中，大部分智能体在同一时间内沿着变化的目标移动。由于它的视觉质量和高仿真结果的影响，这项工作是不可避免的。（例如，智能体必须出
