आंशिक रूप से अवलोकनीय खेल मानचित्र - A * उपयुक्त है?

Question

मैं खेल के विकास के बारे में बहुत कम जानता हूं और मैं अपने सिर को पैथफाइंडिंग एल्गोरिदम के आसपास लपेटने की कोशिश कर रहा हूं।

इस सेटअप पर विचार करें: एक एजेंट 2 डी मानचित्र पर है और उसे विश्व स्तर पर ज्ञात वस्तु के लिए सबसे छोटा रास्ता खोजना चाहिए, लेकिन केवल उसके स्थानीय दृष्टि क्षेत्र में बाधाओं के बारे में जानकारी है (अर्थात केवल तत्काल बाधाएं ज्ञात हैं, मानचित्र का सामान्य लेआउट अज्ञात है। )।

इसके अलावा, आसन्न वर्ग के लिए हर कदम महंगा है और pathfinding एल्गोरिथ्म चाल की संख्या को कम करना चाहिए।

कम्प्यूटेशनल दक्षता भी अत्यंत महत्वपूर्ण है और सटीकता से अधिक महत्वपूर्ण है।

क्या इस उपयोग के मामले में A * उपयुक्त है?

Answer 1

आपको डी * एल्गोरिदम का उपयोग करना चाहिए , जो इस सटीक परिदृश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। विशेष रूप से, डी * लाइट कार्यान्वयन सबसे कुशल और सरल संस्करण है।

Comments

अत्यधिक प्रासंगिक है । डी * -लाइट को समझना सरल है एक बार जब आप एलपीए * को समझ लेते हैं (एल्गोरिथ्म डी-लाइट पर आधारित होता है) , लेकिन एलपीए * अपने आप में काफी जटिल है। तो, अगर आप वास्तव में लागू करने डी * -lite पर योजना, LPA * पर कागज शुरू करने के लिए जगह होगी (आप पहले से ही समझ में ए * यह सोचते हैं, यह है कि)

— BlueRaja - डैनी Pflughoeft

Answer 2

उस स्थिति में कई गेम एआई कार्यान्वयन धोखा देने का चयन करेंगे, और खुद को मानचित्र का पूरा ज्ञान देंगे, जहां उनके मानव प्रतिद्वंद्वी के पास ऐसा नहीं है। फिर आप पूर्ण मानचित्र पर केवल A * लगा सकते हैं।

कंप्यूटर नियंत्रित इकाइयों के लिए यह कितना समझदार है, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि नक्शे की तरह भूलभुलैया कैसे होती है, और अगर खिलाड़ी समय के साथ मैप लेआउट सीखने की संभावना रखता है।

यदि यह खिलाड़ी नियंत्रित इकाइयों के लिए है, तो आप खिलाड़ी को एक गंतव्य का चयन करने से भी रोक सकते हैं, जिसे उन्होंने अभी तक नहीं देखा है, उन्हें मैन्युअल रूप से देखने के लिए मजबूर करने के लिए।

Comments

अच्छे सुझाव, मेरे उपयोग के मामले के लिए उपयुक्त नहीं हैं, लेकिन दूसरों के लिए उपयोगी हो सकते हैं। (मैं एक गेम सिमुलेशन में प्रतिस्पर्धा करने के लिए एआई विकसित कर रहा हूं)

— डेविड चौइनार्ड

ऐसे गेम भी हैं जो पथ खोज कार्यान्वयन का उपयोग करते हैं मान लेते हैं कि अस्पष्टीकृत क्षेत्र क्रॉस करने योग्य हैं, जबकि पिछली बार देखे गए क्षेत्रों में पिछली यात्रा के बाद से क्रॉसबिलिटी में कोई परिवर्तन नहीं हुआ था (अर्थात यह नहीं पता होगा कि दीवार तब तक नष्ट हो सकती है या तब तक निर्माण कर सकती है जब तक यह क्षेत्र का दौरा नहीं करता है। फिर)।

— रेयान