传统的MMOG(Massively Multiplayer Online Games)主要基于C/S模式,这种结构易于游戏状态同步,但该模式存在单点失败和带宽瓶颈问题。P2P结构作为一种分布式计算模式能够解决这些问题,同时也能降低传输延迟,但是这种结构玩家之间的游戏状态同步更加复杂。由于网络的不稳定性,同步算法并不能完全保证游戏状态一致,从而需要对出现的短期不一致进行回卷修复。因此状态修复的效率对同步算法的性能有重要影响。现有的同步算法可分为保守同步算法和乐观同步算法两大类。由于保守同步算法不能保证游戏的实时交互,因此MMOG中通常采用乐观同步算法进行同步,根据乐观同步算法的特点需要良好的回卷恢复策略对可能出现的短期不一致进行检测与修复。在深入研究与分析国内外同步算法的基础上,本文主要完成了以下几个方面的工作:(1)在不一致的检测方面,本文提出一种基于感知模型的Timewarp算法。该算法采用基于视觉行为特征的感知模型,根据感知模型中不同层次对一致性要求程度的不同和对象对游戏状态的影响度,对未过时的迟到事件进行综合分析与过滤,仅对一部分迟到事件执行状态回卷,从而能减少回卷次数并降低通信量,提高游戏的交互性与可玩性。(2)在状态回卷修复方面,本文根据网络游戏画面显示模型的特点,采用脏区域技术加快画面的渲染速度,及应用动画混合和线性插值对画面进行平滑过渡,从而在保证游戏状态一致性的同时也保证了回卷过程的透明性。(3)对本文给出的算法进行实现,并在校园网环境下进行了实验。对实验数据进行了详细的统计分析,检验结果表明改进的算法确实能有效地减少回卷次数,并且在一定程度上较少了数据的通信量。从游戏过程中可以看出,状态回卷引起的角色跳跃和回退现象,及画面抖动,明显减少,有效地提高了状态回卷过程中游戏画面的流畅性。