A 已阅读有关 A* 以及 D* 和类似内容的信息,但我无法在它们之间进行选择。当它带有许多搜索(每个刻度 50 次搜索)和许多不同的可能性时,最好的搜索算法是什么?
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在两者之间,我会选择 D*。D* 专门假设一条最佳路径,但如果遇到障碍,则重新计算。这意味着每个cree都可以拥有自己的退出路径视图,并随着cree遇到障碍物而更新。
这种对行为调整的最佳路径的假设稍微更现实一些,就像你或我正在走这条路,我们不会在了解障碍之前避开它们。如果有人(玩家)建造了一座新塔,它也很好地解释了路径重新计算。如果你很好地平衡了开放节点的扩展,你甚至可能让小兵在位于最佳路径中央的塔的两侧走动。
但是,如果您想真正让它变得有趣,请采用基于学习的最佳路径查找方法。比其他解决方案更有趣。要查看示例,请查看类似antbuster
. 也许太有趣了,它不太适合标准的塔防游戏类型。
于 2012-03-30T21:54:32.180 回答
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Q-Learning可能是一个不错的选择。Q-Learning 尝试绘制出在有限世界中做出局部决策会遇到的惩罚/增益网格。
于 2012-03-30T21:33:50.300 回答