游戏地图寻路一直是游戏人工智能研发的重点,其中最重要的便是关于寻路算法的研究。由于实际的游戏通常都需要对玩家的寻路请求作出快速响应并能够立刻找到路径,因此游戏地图寻路对寻路算法的搜索效率有着很高的要求。同时,游戏角色在移动时的移动路径应该尽可能与现实世界的移动路径一致,因此游戏地图寻路对寻路算法所得路径的真实性也有一定的要求。A*寻路算法虽然因其简单高效的特点成为目前游戏中使用最为广泛的寻路算法,但在实际游戏应用中还存在一些不足。首先,A*算法在游戏地图较大时搜索效率较低。其次,由于A*算法通常用于2D游戏地图寻路,其搜索得到的路径受地图影响而不够平滑。虽然目前的优化方法能够在一定程度上提高A*算法的搜索效率,但随着目前游戏地图的不断扩大,对寻路算法的效率要求越来越高,现有的优化方法越来越难满足游戏地图寻路的要求,需要在此基础上进一步提升算法的搜索效率。本文针对A*算法在游戏地图寻路中的不足,在目前常用的A*算法的基础上提出B-WA*算法（Bucket-Weight A-star）,进一步提升A*算法的搜索效率,使其能够更好的满足目前游戏地图的寻路要求。B-WA*算法主要对A*算法作出以下优化:首先,利用桶排序思想来维护OPEN列表,在目前广泛采用的二叉堆优化OPEN列表的基础上进一步提高A*算法的搜索效率。其次,通过二维数组存放节点归属信息来减小A*算法访问OPEN表和CLOSE表的时间复杂度,从而提高A*算法的搜索效率。第三,通过为估值函数引入一个动态权值来平衡A*算法的不同搜索阶段g函数和h函数的作用程度,保证A*算法在搜索过程中速度和精度的动态平衡。最后,在弗洛伊德算法的基础上提出一种简化的二分路径平滑算法来平滑路径。为了验证B-WA*算法的优化效果,本文基于MFC框架实现了 B-WA*算法的仿真实验测试程序。根据仿真实验测试结果显示,B-WA*算法中利用桶排序思想维护OPEN列表相较于目前常用的二叉堆维护OPEN列表,其算法搜索效率提升了 10%。通过二维数组存放节点归属信息也能明显提升算法搜索效率。引入动态权值优化估价函数能够使算法搜索效率提升25%。二分路径平滑算法能够在简化弗洛伊德算法的基础上有效的平滑路径。为了验证B-WA*算法在游戏地图中的寻路效果,本文基于Unity引擎实现了具有寻路功能的游戏。通过在该游戏中对B-WA*算法和二叉堆优化的A*算法的寻路时间进行测试,验证本文提出的B-WA*算法在实际游戏地图寻路中能够进一步提升目前A*算法的寻路效率。