전술 RPG를위한 알고리즘?

C ++에서 매우 나쁜 전술 RPG를 작성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 지금까지 2D 타일 맵이 있으며 wikipedia 의 의사 코드를 기반으로 A * 알고리즘이 작동했습니다 .

그러나 실제 전술 RPG는 평평한 비행기에서 가장 좋은 길을 찾아 이동하지 않습니다. 이동 범위가 제한되어 있으며 위 또는 아래로 올라 가야합니다. 파이널 판타지 전술을 사용한 적이 있다면 이동 및 점프 통계에 영향을받습니다. 내가 잃어버린 곳이야 대상으로 향하는 가장 좋은 경로를 찾도록 A * 알고리즘을 변경하려면 어떻게해야합니까? 키 차이와 통계를 어떻게 고려해야합니까? 격차를 뛰어 넘는 방법은 무엇입니까?

도움이된다면 지금 내지도는 Vector of Tile 객체로 표현됩니다. 각 타일에는 북쪽, 남쪽, 동쪽 및 서쪽 타일에 대한 포인터가 있으며,지도의 가장자리를 따라 타일이 없거나 타일을 통과 할 수없는 경우 nullptr로 설정됩니다.

등반과 격차는 다른 비용 함수입니다. 갭을 뛰어 넘을 수있는 유닛의 경우 보통 (?) 비용이 있고, 비 점프 유닛의 경우 임의로 높은 비용이 있습니다. 어려운 지형과 마찬가지로 상승 비용이 추가됩니다. A * 알고리즘은 비용 함수를 잘 처리 할 수 ​​있으므로 구현이 아직 수행하지 않는 경우 비용 함수로 A *를 구현하는 방법에 대해 Google에 문의하십시오.

그러나 A *가 전술 RPG에 특히 좋은 접근 방법이라고 생각하지 않습니다. 더 정확하게는 완전한 이야기가 아닙니다. 당신은 당신의 유닛이 그들의 목표를 맹목적으로 엉망으로 만들지 않기를 원하며, 궁극적 인 목표를 향해 나아가고 적들과 맞서기 위해 노력하는 동안, 자신들이 엄폐물, 높은지면을 이용하기 위해 자신을 위치시키기를 원합니다. 따라서 각 움직임의 종점의 전술적 가치는 목표가 얼마나 가까운지가 아니라 매우 중요합니다. 이를 위해서는 단순한 길 찾기보다 더 심층적 인 문제 해결이 필요합니다.

유닛의 모든 가능한 이동 옵션을 원할 경우 Dijkstra 's Algorithm을 사용하십시오 .

A *와 Dijkstra의 차이점은 Dijkstra가 주어진 비용으로 달성 할 수있는 가장 짧은 경로를 모두 제공한다는 것입니다. 반면에 A *는 목적지에 도달 할 수있는 좋은 경로를 먼저 계산하는 것을 선호합니다.

따라서 A 지점에서 B 지점까지의 최단 경로를 원할 경우 A *가 좋습니다. 그러나 모든 가능한 이동 옵션과 각각의 최단 경로를 원한다면 Dijkstra가 원하는 것입니다.

Dijksta의 알고리즘을 특정 대상 노드없이 실행하지만 최대 비용을 초과해서는 안됩니다 (단위 이동 범위). 노드로 여행 할 때 최대 비용을 초과하면 방문하지 마십시오. 방문하지 않은 에지가 부족하여 알고리즘이 종료되면 방문 세트의 각 노드가 가능한 대상이며 노드의 이전 노드 마커는 초기 노드까지의 경로를 나타내는 링크 된 목록을 형성합니다.

점프와 관련하여 : A *와 Dijkstra에서 또 다른 엣지로 표현 될 수 있습니다. 일반 모서리를 횡단하거나 다른 모서리를 횡단하는 것과 동일한 비용이 발생할 수 있습니다. "jump_height"매개 변수를 알고리즘에 전달하면 알고리즘이 지정된 높이를 초과하는 점프 에지를 무시하도록 지시합니다.

다른 답변에는 좋은 정보가 있으므로 반드시 읽으십시오.

그러나 귀하의 질문에 대답하기 위해 : 연결된 의사 코드를 기반으로 heuristic_cost_estimatetileA에서 tileB까지의 비용을 계산하는 일종의 기능 이 있습니다 (인접한 것으로 가정). 해당 비용에 플랫 (1)을 사용하는 대신 타일 통계와 단위 통계 및 가장자리 통계를 포함하도록 조정해야합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

if (edge == JUMP && !unit.canJump()) 
    return INF;
if (tile.Type == Forest && unit.moveType == HORSE) 
    return 2;
//Other cases here
//-----
else 
    return 1;

이것은 당신에게 당신의 길을 줄 것입니다. 그런 다음 이동 지점을 소비하면서 경로를 따라 장치를 이동하고 나머지 포인트 <edgeCost 일 때 중지합니다. 잔류 점수 = 1로 끝나는 경우에는 이것이 최적이 아닐 수 있지만 실습 RPG에는 충분해야합니다. 실제로 Jack Aidley가 지적한 것처럼 더 전술적 인 방법을 원할 것입니다!

도전 과제 :
더 발전하려면 X 거리 내의 모든 공간을 찾기 위해 제안 된대로 지 익스트라를 사용하고 싶을 것입니다. 그러면 목록의 각 공간을 목표와의 근접성, 방어력에 따라 "최고의"장소로 평가하려고합니다 해당 정보를 기반으로 타일을 선택한 다음 지 익스트라를 사용하여 방금 계산 한 경로를 따라 이동합니다.

등반 비용과 갭은 비용 만 수정하기 때문에 사소한 문제입니다. 길 찾기 (및 대부분의 전술 AI)는 방문 할 모든 노드의 비용을 합산하여 최소화하는 것입니다. 통과 할 수없는 절벽은 무한한 (매우 높음) 비용을 가지며, 경사면은 정상보다 비용이 높습니다.

그러나 이것은 실제 적 들이 최적의 경로를 찾지 못 하기 때문에 최상의 해결책이 아닌 전 세계적으로 최적의 경로를 찾습니다. 그것은 비현실적이며 때로는 플레이어에게 명백하고 성가신 점입니다 (특히 AI도 기본적으로 무적입니다. 최적화를 선택하기 때문에).

좋은 시뮬레이션은 의도적으로 최상의 경로를 찾지 못합니다. 훨씬 더 좋은 알고리즘은 계층 적 경로 찾기를 수행하는 것입니다. 다른 방법이 없다면지도에 직선을 그려 4-5 개의 웨이 포인트를 취한 다음 지금까지의 노드 가중치 만 고려하여 한 웨이 포인트에서 다음 웨이 포인트로 경로 찾기 알려진 다른 노드 weigth를 "무관심"으로 설정합니다. 또는 더 거친 그리드에서 A *를 먼저 실행 한 다음 큰 노드에서 다음 노드로 경로를 찾을 수 있습니다 (그러나지도에 선을 그리는 것도 좋습니다).

이것은 훨씬 더 현실적이며 그래프가 훨씬 작기 때문에 처리 능력의 일부를 소비합니다 . 예, 유닛이 절벽을 향해 움직일 수 없다는 것을 알기 위해서만 절벽을 향해 움직일 수 있습니다. 괜찮아요, 진짜 적들도 마찬가지입니다. 다음 번에는 다시 발생하지 않습니다 (이제 무한한 비용이 알려져 있기 때문에).