タワーディフェンスの経路探索に最適なアルゴリズム

Question

AはA *だけでなくD *なども読んでおり、それらの間で選択することはできません。多くの検索（毎週50回の検索）とさまざまな可能性がある場合、最良の検索アルゴリズムは何ですか？

Answer 1

2人の間で、私はD *を選ぶだろう。 D *は特に最適な経路を想定していますが、障害が発生した場合は再計算します。つまり、各クリープには、クリープに障害が発生したときに更新される、退出パスの独自のビューがあります。

行動の調整による最良の経路に関するこのような仮定は、あなたや私が経路を歩いているかのように、少し現実的です。私たちは、それらを知る前に障害を避けることはできません。また、誰か（プレーヤー）が新しいタワーを建てた場合に、パスの再計算をうまく説明します。開いているノードの拡張をうまくバランスさせると、最善のパスに中心的に配置されたタワーの両側を歩いているクリープを持つことさえあるかもしれません。

しかし、本当に楽しいものにしたい場合は、最適な経路検索で学習ベースのアプローチをとってください。他のソリューションよりもずっと面白いです。例を見るには、antbusterのようなものを見てください。たぶん面白いかもしれないが、それは標準のタワー防衛ゲームのジャンルにはあま​​り合わない。

Answer 2

Q-Learningがこれに適しています。 Qラーニングは、地方の決定をすることが有限の世界で奨励するペナントリー/利益のグリッドを描こうとする。