Sé muy poco sobre el desarrollo de juegos y estoy tratando de entender los algoritmos de búsqueda de caminos.
Considere esta configuración: un agente está en un mapa 2D y debe encontrar el camino más corto hacia un objeto conocido globalmente, pero solo tiene información sobre los obstáculos en su alcance de visión local (es decir, solo se conocen los obstáculos inmediatos, se desconoce el diseño general del mapa )
Además, cada movimiento a un cuadrado adyacente es costoso y el algoritmo de búsqueda de ruta debe minimizar el número de movimientos.
La eficiencia computacional también es de suma importancia y más importante que la precisión.
¿Es A * apropiado para este caso de uso?
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Muchas implementaciones de IA de juegos en esa situación elegirán hacer trampa, y se darán un conocimiento completo del mapa, donde su oponente humano no tiene eso. Luego puede simplemente aplicar A * al mapa completo.
Lo sensato que esto parezca para las unidades controladas por computadora dependerá de cosas como el laberinto como son los mapas, y si es probable que el jugador aprenda los diseños de mapas con el tiempo.
Si esto es para unidades controladas por jugadores, también puede evitar que el jugador seleccione un destino que aún no han explorado, para obligarlos a explorar manualmente.
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