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A unidade está inicialmente na parte inferior do mapa e quer chegar ao topo. Não há nada na área que ele digitaliza (mostrado em rosa) para indicar que a unidade não deve se mover para cima, então continua em seu caminho. Perto do topo, detecta um obstáculo e muda de direção. Em seguida, encontra o seu caminho em torno do obstáculo em forma de “U”, seguindo o caminho vermelho. Em contraste, um pathfinder teria varrido uma área maior (mostrada em azul claro), mas encontrou um caminho mais curto (azul), nunca enviando a unidade para o obstáculo de forma côncava.

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Os desbravadores permitem que você planeje com antecedência, em vez de esperar até o último momento para descobrir que há um problema. Há uma troca entre planejar com desbravadores e reagir com algoritmos de movimentação. O planejamento geralmente é mais lento, mas dá melhores resultados; o movimento é geralmente mais rápido, mas pode ficar preso.


Se o mundo do jogo está mudando frequentemente, planejar com antecedência é menos valioso. Eu recomendo usar ambos: pathfinding para big picture, slow changing obstáculos e caminhos longos; e movimento para a área local, mudanças rápidas e caminhos curtos. #Algoritmos

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A maioria dos algoritmos de pathfinding da pesquisa AI ou Algorithms são projetados para gráficos arbitrários em vez de jogos baseados em grid. Gostaríamos de encontrar algo que aproveite a natureza de um mapa de jogo. Há algumas coisas que consideramos senso comum, mas que os algoritmos não entendem. Sabemos algo sobre distâncias: em geral, quando duas coisas se afastam, levará mais tempo para passar de uma para outra, supondo que não haja buracos de minhoca. Sabemos algo sobre as direções: se o seu destino é para o leste, o melhor caminho é mais provável de ser encontrado andando para o leste do que andando para o oeste. Nas grades, sabemos algo sobre simetria: na maioria das vezes, mudar para o norte e depois para leste é o mesmo que se movimentar para leste e depois para o norte. Essas informações adicionais podem nos ajudar a tornar os algoritmos de pathfinding mais rápidos. # Algoritmo de Dijkstra e melhor primeira pesquisa

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O Algoritmo de Dijkstra funciona visitando os vértices no gráfico, começando com o objeto ponto de partida. Em seguida, ele examina repetidamente o vértice mais próximo ainda não examinado, adicionando seus vértices ao conjunto de vértices a serem examinados. Ele se expande para fora a partir do ponto inicial até atingir o objetivo. O Algoritmo de Dijkstra tem a garantia de encontrar um caminho mais curto desde o ponto de partida até o objetivo, desde que nenhuma das arestas tenha um custo negativo. (Escrevo “um caminho mais curto” porque geralmente há vários caminhos curtos equivalentes.) No diagrama a seguir, o quadrado rosa é o ponto de partida, o quadrado azul é a meta e as áreas mostram as áreas que o Algoritmo de Dijkstra digitalizou. As áreas de cerceta mais claras são as mais distantes do ponto de partida e, assim, formam a “fronteira” da exploração:

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o Greedy Best-First-Search O algoritmo funciona de maneira semelhante, exceto pelo fato de ter alguma estimativa (chamada de heurística) de quão longe do objetivo é qualquer vértice. Em vez de selecionar o vértice mais próximo do ponto de partida, seleciona o vértice mais próximo do objetivo. Greedy Best-First-Search não é garantido para encontrar um caminho mais curto. No entanto, ele é executado muito mais rápido que o Algoritmo de Dijkstra, pois usa a função heurística para guiar seu caminho em direção ao objetivo muito rapidamente. Por exemplo, se a meta for para o sul da posição inicial, a melhor pesquisa na primeira linha tenderá a se concentrar nos caminhos que levam para o sul. No diagrama a seguir, o amarelo representa os nós com um valor heurístico alto (alto custo para chegar ao objetivo) e o preto representa os nós com um valor heurístico baixo (baixo custo para atingir a meta). Isso mostra que a Best-First-Search Greedy pode encontrar caminhos muito rapidamente em comparação com o Algorithm de Dijkstra:

Não seria bom combinar o melhor de ambos? A * foi desenvolvido em 1968 para combinar abordagens heurísticas como a Greedy Best-First-Search e abordagens formais como o Algoritmo de Dijsktra. É um pouco incomum, pois as abordagens heurísticas geralmente oferecem uma maneira aproximada de resolver problemas sem garantir que você obtenha a melhor resposta. No entanto, A * é construído sobre a heurística e, embora a própria heurística não lhe garanta uma garantia, A * pode garantir um caminho mais curto. #The Algoritmo A *

O segredo para o seu sucesso é que combina as informações que Algoritmo de Dijkstra usa (favorecendo vértices que estão próximos do ponto de partida) e usa informações que a Best-First-Search Greedy usa (favorecendo vértices próximos ao objetivo). Na terminologia padrão usada quando se fala de A *, g (n) representa o custo exato do caminho desde o ponto inicial até qualquer vértice n, eh (n) representa o custo estimado heurístico do vértice n até a meta. Nos diagramas acima, o amarelo (h) representa os vértices distantes da meta e a cerceta (g) representa os vértices distantes do ponto inicial. A * equilibra os dois à medida que se move do ponto inicial para o objetivo. Cada vez através do laço principal, examina o vértice n que tem o menor f (n) = g (n) + h (n).