Я читав це: http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/Heuristics.html
Але є деякі речі, які я не розумію, наприклад, у статті йдеться про те, щоб використовувати щось подібне для наведення маршруту з діагональним рухом:
function heuristic(node) =
dx = abs(node.x - goal.x)
dy = abs(node.y - goal.y)
return D * max(dx, dy)Я не знаю, як встановити D для отримання природного вигляду, як у статті, я встановив D найнижчу вартість між сусідніми квадратами, як це було сказано, і я не знаю, що вони мали на увазі під матеріалами про евристику. бути 4 * D, це, здається, нічого не змінить.
Це моя евристична функція та функція переміщення:
def heuristic(self, node, goal):
D = 5
dx = abs(node.x - goal.x)
dy = abs(node.y - goal.y)
return D * max(dx, dy)
def move_cost(self, current, node):
cross = abs(current.x - node.x) == 1 and abs(current.y - node.y) == 1
return 7 if cross else 5Результат:
Плавний шлях плавання, який ми хочемо пройти:
Решта мого коду: http://pastebin.com/TL2cEkeX
Оновлення
Це найкраще рішення, яке я знайшов поки що:
def heuristic(node, start, goal):
dx1 = node.x - goal.x
dy1 = node.y - goal.y
dx2 = start.x - goal.x
dy2 = start.y - goal.y
cross = abs(dx1*dy2 - dx2*dy1)
dx3 = abs(dx1)
dy3 = abs(dy1)
return 5 + (cross*0.01) * (dx3+dy3) + (sqrt(2)-2) * min(dx3, dy3)
def move_cost(current, node):
cross = abs(current.x - node.x) == 1 and abs(current.y - node.y) == 1
return 7 if cross else 5Він створює бажаний шлях з другого малюнка, але не справляється з перешкодами дуже добре (схильний повзати по стінах) і не може створити оптимальні шляхи іноді на більші відстані.
Які налаштування та оптимізації я можу застосувати, щоб поліпшити його?