부분적으로 관찰 가능한 게임 맵 — A *가 적절합니까?


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나는 게임 개발에 대해 거의 알지 못하고 길 찾기 알고리즘에 대해 머리를 감싸려고합니다.

이 설정을 고려하십시오. 상담원은 2D 맵에 있으며 세계적으로 알려진 객체의 최단 경로를 찾아야하지만 로컬 비전 범위의 장애물에 대한 정보 만 있어야합니다 (즉, 즉각적인 장애물 만 알려져 있으며 맵의 일반적인 레이아웃은 알 수 없음) ).

또한 인접한 정사각형으로의 모든 이동은 비용이 많이 들고 길 찾기 알고리즘은 이동 수를 최소화해야합니다.

계산 효율성은 또한 가장 중요하고 정확성보다 중요합니다.

이 사용 사례에 A *가 적합합니까?

답변:


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이 정확한 시나리오를 위해 설계된 D * 알고리즘을 사용해야합니다 . 특히 D * Lite 구현 은 가장 효율적이고 간단한 변형입니다.


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매우 관련성 . L ** (알고리즘 D * -lite 기반) 를 이해하면 D * -lite를 이해하는 것은 간단 하지만 LPA * 자체는 상당히 복잡합니다. 실제로 D * - 라이트 구현을 계획한다면, LPA *의 용지는 시작하는 장소가 될 것입니다 (당신이 이미 A *를 이해 가정)
BlueRaja - 대니 Pflughoeft

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이 상황에서 많은 게임 AI 구현은 속임수를 선택하고 상대방이 가지고 있지 않은 맵에 대한 완전한 지식을 제공합니다. 그런 다음 간단히 전체지도에 A *를 적용 할 수 있습니다.

컴퓨터로 제어되는 유닛을 찾는 방법은지도와 같은 미로와 시간이 지남에 따라 플레이어가지도 레이아웃을 배울 가능성이 있는지 여부에 따라 달라집니다.

플레이어가 제어하는 ​​유닛 인 경우 플레이어가 아직 탐색하지 않은 목적지를 선택하지 못하게하여 수동으로 탐색하도록 할 수 있습니다.


2
좋은 제안은 내 유스 케이스에는 적합하지 않지만 다른 사람에게는 유용 할 수 있습니다. (나는 게임 시뮬레이션에서 경쟁에 AI를 개발하고 있어요)
데이비드는 Chouinard

경로 찾기 구현을 사용하는 게임도 탐험되지 않은 영역이 교차 가능하다고 가정하지만 이전에 방문한 영역은 마지막 방문 이후 교차성에 아무런 변화가 없었습니다 (즉, 벽이 해당 영역을 방문 할 때까지 파괴되거나 지어 질 수 있음을 알지 못함) 다시).
거짓말 라이언
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