关于小游戏魔塔的优化算法(2)---用A*改造寻路算法

2024-06-15 22:35:09

魔塔添加新的功能！

上一节我们做到了寻找可行走路径，但是不够
因为魔塔中充斥着各色各样的怪物，门。我们可行走的路径实在太少了！

现在我们作为一名玩家，想通关游戏，我们大概每层要做两件事情

用损血最少的方式找到所有宝物
用损血最少的方式到达下一层

第一件事情可能要用到我们的强化学习去弄了
所以这里我们关注的是第二件事情

我们想到下一层，再细化一下程序需要做什么？

找到下一层的路径
判断每条路径的损失（消耗血量、钥匙、陷阱等）

这里回到我们上一节的算法，做到第一步很简单，做到第二步需要添加比对条件，一旦地形复杂了速度就很慢！
所以我们需要一个新的算法来实现这个功能。

这里我们采用A算法来实现它（A也是除3D游戏外的主流寻路算法之一）

A*算法介绍

这里参考了A*介绍

这里就简单的概括一下，有兴趣的朋友可以参考上面的网站学习。

上一节我们介绍过Dijkstra算法，主要就是维护两个表open list和close list.然后通过松弛open list一步一步向外扩散标记每个点的最短路径。

A*算法就是在此之上进行改造，在标记最短路径的时候从(a>b)这种比较方式变成了(价值（a)> 价值(b))。

再简单一点说就是
这个价值:F = G + H
G可以简单理解成是之前的路径数，走到这里耗费的成本（步数或者加上血量损失之类的）
这个H就是预估成本，就是估算到终点的成本，这个预估成本纯度很高，通过调整H可以提高算法的效率。高效率才能让算法及时反应在操作上，谁也不想点一下、卡一下对吧？

A*算法实现

施工中

H实现

施工中

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