在战场仿真中,对虚拟战场中人类行为的研究是主要的目的和仿真的关键途径。计算机生成兵力是虚拟战场这种特定环境下的计算机角色,它模拟人类的行为,对虚拟战场环境下的事件做出适当的反应。计算机生成的兵力具有一定的智能,同时运动的自主性是人类独有的特征,路径规划是人类最基本的智能行为,因此有必要开展对计算机生成兵力的路径规划的研究。目前,在虚拟世界和机器人等与人工智能相关的领域,对路径规划已经有了一些比较有效的算法,随着对规划要求的不断提高,A~*算法和遗传算法等先进算法得到了广泛的应用,但是这些都是在不考虑地形影响条件下的单目标最优路径。本文在分析比较了以上两种算法的基础上,从面临的实际问题出发提出了基于地形影响的A~*算法,实现在地形影响的多目标最优路径规划。在具体的实现上,按照路径规划的三个步骤进行:首先对地形环境进行分析,提取其中的高程以及植被等关键的属性信息; 接着改进传统的A~*算法,主要是对估价函数的重新选定,实现将量化引入算法; 在实验过程中,利用图形开发工具将结果可视化,并与最短路径的A~*算法进行比较,也将不同权值分配下的最优路径结果进行比较,表现了规划结果的多样性; 最后将算法集成到系统中,使其成为整个系统的一部分,发挥其指挥支配的作用,通过二维和三维的人机界面,来表现计算机生成兵力的运动。该算法不仅对开展战场仿真的研究具有决定意义,而且对虚拟环境下路径搜索问题的有一定的参考作用。