我正在写一个迷宫生成算法，这篇维基百科文章引起了我的注意。我决定用java实现它，这很容易。我遇到的问题是，虽然生成了类似迷宫的图片，但迷宫通常是不可解决的，而且通常并不有趣。我所说的有趣是指有大量无法到达的地方，而且通常有很多解决方案。
我实施了 1234/3 规则（虽然它很容易改变，请参阅注释以获得解释），一开始的分布大约为 50/50。迷宫总是达到平衡，其中 t 步之间没有变化。
我的问题是，有没有办法从固定的起点和终点保证迷宫的可解性？此外，有没有办法让迷宫更有趣地解决（更少/一个解决方案和很少/没有无法到达的地方）？如果细胞自动机无法做到这一点，请告诉我。谢谢你。
我认为不可能通过简单的元胞自动机来确保一个可解的、有趣的迷宫，除非有一些特定的标准可以放在起始状态上。细胞不知道整体形状的事实，因为每个细胞将无法与整个群体协调。
如果您坚持使用它们，您可以在生成完成后进行一些修改和寻路的组合，但其他方法（如维基百科文章或此问题中显示的方法）更易于实现并且不会导致墙壁它占据了整个细胞（除非你想要那个）。
问题的根源在于“迷宫质量”是一种全局度量，但您的自动机单元仅限于系统的非常局部的知识。
要解决此问题，您有三个选择：
从外部添加全局信息。使用自动机和随机初始数据生成迷宫，然后测量迷宫质量（例如使用洪水填充或一堆其他迷宫解决技术）并重复，直到得到你喜欢的结果。
使用一组更复杂的显式规则和状态。您可以制定一组规则/单元格值，这些规则/单元格值对墙壁的存在和路径的长度/质量进行编码。例如，-1 将是一堵墙，正值将是上方和左侧所有邻居的总和。然后正值大致编码从左上角的路径距离。这还不够，但它显示了总体思路……您需要在系统规则中“直接”编码关于迷宫的算法。
使用不太复杂但仍然完整的规则集，并对初始状态下的迷宫生成规则进行编码。例如，您可以使用康威的生命并构建一个初始状态，该状态是一个“程序”，通过滑翔机等实现迷宫生成。
如果它对您有帮助，您可以在上述内容和以下内容之间进行比较：
在其上运行寻路算法。Dijkstra 会给你一个可靠的方法来计算所有的解决方案。A* 会给你一个很好的解决方案。
迷宫的难度可以通过这些算法解决它的速度来衡量。
您可以添加一些死胡同以关闭某些解决方案。