有没有人知道(或可以建议)为RaceTrack铅笔纸游戏的AI算法？
因为你在每个步骤中有9个可能的选择,并且你需要至少看6-10步才能确定一个好的策略,即使你因为与边界相交而排除了一些选择,暴力也会变得非常昂贵.
目前我正在尝试为每个选择分配一些质量值,以决定排除哪些选择 - 但我还不知道如何分配这样的质量值的良好规则.
这个问题关系到这一个,它是从在一组点的优化路径的.这里的情况如下:对象行进包括2D点列表的指定路径.(可以使用更多的Ds,但由于每个转弯在技术上都是2D,因此求解两个维度.)在每个点上,此对象可以通过向量来改变其速度,该向量最大长度是预先确定的(分配给一个点).路径尽头的速度无关紧要.问题是,如何确定在这条路上行走的最短时间？这个任务有什么有效的算法吗？贪婪算法最终可以使对象在特殊准备数据的情况下变慢,甚至不使对象能够转向下一个指定点.后向贪婪的算法也存在同样的错误,以最大速度到达终点并不总是好的.
一个例子:点向量是:{(0,0), (0,1), (1,1), (2,2)}和最大长度向量是{2.0, 2.0, 3.0}.该点例如(0,sqrt(2))从p1 行进到p2,然后(sqrt(2),0)从p2 行进到p3,并且(s,s)无论最大速度s是从p3到p4.这可能是一个次优解决方案,比如从p1减速到p2减速0.01,允许从p2加速到p3,然后再从p3加速到p4,可能的总时间小于此一组速度.