战术RPG的A *算法？

我在用C ++编写一个非常糟糕的战术RPG搞乱了。到目前为止，我已经有了一个2D瓦片贴图，并且刚刚使Wikipedia中基于伪代码的A *算法起作用。

但是，真正的战术RPG不仅会在平坦的飞机上找到最佳路径，然后再向那里移动。它们通常具有有限的移动范围，并且必须向上或向下爬。如果您曾经玩过《最终幻想战术》，则这些内容会受到“移动”和“跳跃”统计数据的影响。这是我迷路的地方。如何更改A *算法，以便找到通往目标的最佳路径，但是路径只有这么多图块？我应该如何考虑身高差异并考虑统计数据？我如何实现跨越差距？

如果有帮助，现在我的地图将由Tile对象的Vector表示。每个图块都有指向北，南，东和西图块的指针，如果那里不存在图块，例如沿着地图的边缘或将图块设置为不可通过，则将它们设置为nullptr。

攀爬和缺口只是不同的成本函数。对于可以跳过间隙的单元，其正常成本为（？），对于非跳转单元，其成本为任意高。攀爬会产生额外的费用，困难的地形也是如此。A*算法能够很好地处理成本函数，因此，如果您的实现尚未执行此操作，则可以通过Google搜索如何使用成本函数实现A *。

话虽如此，但我认为A *对于战术RPG而言并不是特别好的方法。或更准确地说，这不是一个完整的故事。您不希望您的单位盲目地向他们的目标失误，而是希望他们在进行最终目标并试图向侧面攻击对手等过程中，利用掩护，制高点或其他优势来定位自己。因此，每一步的终点战术价值非常重要，而不仅仅是目标的接近程度。这不仅需要寻路，还需要更深入的问题解决。

当您需要一个单元所有可能的移动选项时，请使用Dijkstra的Algorithm。

A *和Dijkstra之间的区别在于，Dijkstra为您提供了在给定成本下所有可能的最短路线，如果没有一条到达您的目的地，它将使成本增加一并继续。另一方面，A *更倾向于先计算那些有机会到达目的地的路线。

因此，当您只想从A点到B点的最短路径时，A *是一个不错的选择。但是，如果您需要所有可能的移动选项以及每个选项的最短路径，那么Dijkstra正是您想要的。

您需要做的就是在没有特定目标节点的情况下运行Dijksta算法，但是最大成本不得超过（设备的移动范围）。当旅行到一个节点将超过最大成本时，请勿访问它。当算法由于缺少未访问的边缘而终止时，访问集中的每个节点都是可能的目的地，并且节点的先前节点标记形成一个链表，该链表表示返回到初始节点的路径。

关于跳跃：在A *和Dijkstra中，这些都可以表示为另一个优势。它们的成本与遍历常规边缘的成本相同或不同。您还可以将“ jump_height”参数传递给算法，该参数告诉算法忽略超过给定高度的跳边。

其他答案都有一些很好的信息，因此请务必阅读它们。

但是，要回答您的问题：根据链接到的伪代码，您具有某种功能 heuristic_cost_estimate来计算从tileA到tileB的成本（假设它们是相邻的）。您不必对其进行平整（1）调整，而必须对其进行调整以包括平铺统计数据和单位统计数据，以及可能包括边缘统计数据。

例如：

if (edge == JUMP && !unit.canJump()) 
    return INF;
if (tile.Type == Forest && unit.moveType == HORSE) 
    return 2;
//Other cases here
//-----
else 
    return 1;

这将为您提供路径。然后，您只需在消耗移动点的同时沿其路径移动单元，并在其余点<edgeCost时停止它们。请注意，如果最终得到的剩余点数= 1，这可能不是最佳选择，但对于练习RPG来说已经足够了。实际上，正如Jack Aidley指出的那样，您需要更多战术！

挑战：
如果您想提高自己的水平，您可能想按照建议的方式使用Djikstras查找X距离内的所有空间，然后您要根据与目标的接近程度，防御力来评估该列表中的每个空间以获得“最佳”位置力量，是否可以从该位置受到攻击等。根据该信息，您将选择一个磁贴，然后按照您刚才使用Djikstras计算出的路径移动到该位置。

攀登和缝隙相当琐碎，因为它们只会改变成本。寻路（以及大多数战术AI）就是要汇总所有待访问节点的成本并将其最小化。不可逾越的悬崖将带来无限（非常高）的成本，斜坡的成本将比正常高，等等。

但是，这会找到不是最佳解决方案的全局最优路径，因为真正的对手通常不会找到最优路径。这是高度不现实的，有时甚至对玩家来说是显而易见的，并且很烦人（尤其是当AI本身也无可挑剔时，因为它也选择了最佳状态）。

故意进行良好的模拟找不到最佳路径。更好的算法可能是进行分层寻路-如果不做其他事情，通过在地图上画一条直线，并获取4-5个航点，然后从一个航点到下一个航点进行寻路，仅考虑到目前为止的节点权重已知，并将所有其他节点的权重设置为“无差异”。另外，您可以先在较粗的网格上运行A *，然后从一个大节点到另一个大节点进行寻路（但我猜想在地图上画一条线也很好）。

这要现实得多（并且由于图形要小得多，因此还消耗了一部分处理能力）。是的，这可能意味着一个单位向悬崖移动只能发现它无法穿越。很好，它也发生在真正的对手身上。下次，它将不再发生（因为现在已经知道了无限成本）。