在塔防中尋找路徑的最佳算法

Question

A已經讀過關於A *以及D *和類似的內容，我無法在它們之間進行選擇。什麼是最好的搜索算法，當它與許多搜索（50個搜索每個滴答聲）和許多不同的可能性？

Answer 1

在這兩者之間，我會選D *。 D *特別假定最佳路徑，但是如果遇到障礙物，則重新計算。這意味着每個蠕變都可以擁有它自己的退出路徑的個人視圖，當蠕變遇到障礙時它會更新。

對行爲進行調整的最佳路徑上的這種假設稍微更現實一些，就好像您或我走在路徑上一樣，我們也不會在知道它們之前避開障礙物。如果有人（球員）建造新的塔，它也很好地解釋了路徑重新計算。如果你很好地平衡了開放節點的擴展，你甚至可能會在中央放置在最佳路徑中的塔的兩側行走。然而，如果你想真正讓它變得有趣，那麼採用一種基於學習的方法來尋找最佳路徑。比其他解決方案更有趣。看一個例子，看看antbuster。也許非常有趣，它不太適合標準的塔防遊戲類型。

Answer 2

Q-Learning可能是一個很好的選擇。 Q-Learning試圖找出一個決定局部決策的劣勢/收益的網格會在有限的世界中產生。