แผนที่เกมที่สังเกตเห็นได้บางส่วน - A * เหมาะสมหรือไม่


16

ฉันรู้น้อยมากเกี่ยวกับการพัฒนาเกมและฉันพยายามที่จะห่อหุ้มอัลกอริธึมการค้นหาเส้นทาง

พิจารณาการตั้งค่านี้: เอเจนต์อยู่บนแผนที่ 2 มิติและต้องค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดไปยังวัตถุที่รู้ทั่วโลก แต่มีข้อมูลเกี่ยวกับอุปสรรคในขอบเขตการมองเห็นในท้องถิ่นของเขาเท่านั้น )

นอกจากนี้ทุกการเคลื่อนไหวไปยังจตุรัสที่อยู่ติดกันนั้นมีราคาแพงและอัลกอริทึมการค้นหาเส้นทางควรลดจำนวนการเคลื่อนไหว

ประสิทธิภาพการคำนวณก็มีความสำคัญสูงสุดและสำคัญกว่าความแม่นยำ

A * เหมาะสมกับกรณีการใช้งานนี้หรือไม่?

คำตอบ:


19

คุณควรใช้อัลกอริทึมD *ซึ่งออกแบบมาสำหรับสถานการณ์ที่แน่นอนนี้ โดยเฉพาะการนำD * Lite มาใช้นั้นเป็นตัวแปรที่มีประสิทธิภาพและง่ายที่สุด


2
ที่เกี่ยวข้องอย่างมาก การทำความเข้าใจ D * -lite นั้นง่ายเมื่อคุณเข้าใจ LPA * (อัลกอริทึม D * -lite ขึ้นอยู่กับ)แต่ LPA * เองนั้นค่อนข้างซับซ้อน ดังนั้นหากคุณวางแผนที่จะใช้งาน D * -lite จริง ๆ แล้วเอกสารใน LPA * จะเป็นจุดเริ่มต้น(สมมติว่าคุณเข้าใจ A * นั่นคือ)
BlueRaja - Danny Pflughoeft

3

การใช้ AI ในเกมจำนวนมากในสถานการณ์นั้นจะเลือกที่จะโกงและให้ความรู้เต็มรูปแบบของแผนที่ซึ่งคู่ต่อสู้มนุษย์ของพวกเขาไม่มี จากนั้นคุณสามารถใช้ A * กับแผนที่เต็มได้

ความสมเหตุสมผลในเรื่องนี้สำหรับหน่วยควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์จะขึ้นอยู่กับสิ่งต่าง ๆ เช่นเขาวงกตแบบแผนที่และถ้าผู้เล่นมีแนวโน้มที่จะเรียนรู้รูปแบบแผนที่เมื่อเวลาผ่านไป

หากนี่คือสำหรับหน่วยควบคุมผู้เล่นคุณสามารถป้องกันไม่ให้ผู้เล่นเลือกปลายทางที่พวกเขายังไม่ได้สำรวจเพื่อบังคับให้พวกเขาสำรวจด้วยตนเอง


2
คำแนะนำที่ดีไม่เหมาะสมกับกรณีการใช้ของฉัน แต่อาจเป็นประโยชน์กับผู้อื่น (ฉันกำลังพัฒนา AI เพื่อแข่งขันในเกมจำลอง)
David Chouinard

นอกจากนี้ยังมีเกมที่ใช้การค้นหาเส้นทางการใช้งานสมมติว่าพื้นที่ที่ไม่ได้สำรวจสามารถข้ามได้ในขณะที่พื้นที่ที่เคยเยี่ยมชมก่อนหน้านี้ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในการ crossability ตั้งแต่การเข้าชมครั้งล่าสุด (เช่นไม่รู้ว่ากำแพงอาจถูกทำลาย อีกครั้ง)
โกหกที่
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.