我正在为 iOS 开发一个蛇游戏： https ://github.com/ScottBouloutian/Snake
我的目标是让 AI 以最佳方式完成蛇游戏（让蛇填满棋盘）。
我正在使用 IDA* 查找从蛇当前位置到食物的路径。这行得通。但是，该算法没有考虑到未来可能需要获得更多食物的事实。结果，有时它往往会陷入困境。
即蛇在任何给定时间的目标是寻找食物，而它的目标应该是填满棋盘（沿途寻找食物）。
如何添加或修改这种方法以使 AI 赢得蛇游戏？我应该使用更好的方法吗？我只是想提出一些想法。谢谢！
如果棋盘是一个静态矩形（不是圆环 - 所以没有跨越边界），那么唯一的最佳策略是找到一组通过棋盘的最长闭合路径，使得棋盘中的每个点都在至少一条路径中。
如果一个板是空的（没有障碍物），那么表格中存在一条“终极”路径
16|.1|.6|.7
15|.2|.5|.8
14|.3|.4|.9
13|12|11|10
它穿过所有瓷砖，遵循这种模式的蛇最终会吃掉所有食物，并填满整个棋盘
如果有一些障碍，那么这样的路径不一定存在，那么你应该找到一组这样的最长路径，并在它们之间切换，当食物出现在当前路径的无法到达的地方时。
例如
#######
#.....#
#.#.#.#
#.....#
#######
在这里，您必须考虑两条路径，一条最长，绕过整个棋盘，但错过了中心点，还有一条小环穿过它。只要食物没有出现在中心，就应该使用外环。希望当你填满所有剩余的块时食物出现在中心 - 你会“赢”。如果它出现得更快 - 你必须吃掉它（切换到另一个循环）并且取决于你当前的长度 - 你会回到最好的循环，或者击中你的尾巴并“输掉”。在每种情况下，您的分数都将是使用这些食物位置在棋盘上获得的最佳分数。
非基于 A*的方法会找到最优解，这是完全不同的问题，您应该寻找最长的闭合路径，而不是最短的。