Tron的好啓發式

Question

我有一個可以和AI做一個tron遊戲的分配。我的團隊幾乎成功了，但我們試圖找到一個很好的啓發。我們教約維諾，但它有點慢：

for yloop = 0 to height-1 
for xloop = 0 to width-1 

// Generate maximal value 
closest_distance = width * height 

for point = 0 to number_of_points-1 
    // calls function to calc distance 
    point_distance = distance(point, xloop, yloop) 

    if point_distance < closest_distance 
    closest_point = point 
    end if 
next 

// place result in array of point types 
points[xloop, yloop] = point 

next 
next 

我們在5秒內做出的舉動和此算法不`噸聽起來好得！我不需要代碼......我們只需要一個ideea！ 謝謝！

後來編輯：我們應該嘗試德勞內三角？

Answer 1

看看the postmortem of Google's AI Challenge這個。

Answer 2

嗯，我正在考慮重新設計我的老Wurmeler遊戲（AI包括），所以我難倒你的問題，同時尋找新的想法所以這裏是我的老AI我的見解

• Wurmeler類似於TRON但更slover and worms turns smooth
• 遊戲空間是2D位圖
• 每個AI都很簡單...笨蛋，...
• 但導航比我更好
• ，除非它們被其他玩家關閉
• 或粉碎成當地最大/最小
• ，但他們仍然很有趣

OK，現在在每一個決定AI算法移動：

1. 從蠕蟲創建幾縷

   • 一個在移動方向
   • 幾個轉向左側由一些角度（5度步是罰款）
   • 幾個轉向

2. 評估射線長度權

   • 從蠕蟲直到它碰到邊界
   • 或另一個蠕蟲路徑曲線

3. 使用的最大規則改變航向

這老AI只維持導航，但我想要實現更多的（這還沒有完成）：

1. 鴻溝地圖方部分

   • 每個部分將已經填充空間
   的平均密度10
   • 所以如果可能的AI會選擇少填充區域

2. 添加策略

   • 導航（已完成）
   • 逃離（從接近球員，如果太靠近後面走）
   • 攻擊（如果在相對平行路線上並且太靠近並且在前面）

3. 可能會話從光柵離子到矢量

   • 應加快射線追蹤和colision檢測
   • 但是具有不斷增長的長度可能比較慢...不得不嘗試一下，看看
   • 可能使用領域算法