Город, создающий алгоритмы стратегии
Я ищу некоторые статьи о нахождении стратегии развития инфраструктуры в играх как Starcraft / Age of Empires. Основные факты, характеризующие те игры:
- непрерывное время (хорошо - это могло быть разделено на периоды 10-х или что-то как этот),
- много переменных, описывающих рост (много ресурсов, уровней зданий, и т.д.)
- много переменных, влияющих на рост (технологические обновления, уровни, и т.д.)
Большая часть того, что я мог найти, в основном также:
- время уменьшения поиска по дереву для получения до данного условия (создание/технология на уровне X)
- увеличение поиска по дереву оценивает = каждая игра variable*bias
- генетические алгоритмы... очевидное выполнение любого из вышеупомянутого
Есть ли какие-либо лучшие алгоритмы, которые могут быть настроены для поиска идеального решения ранней фазы?
3 ответа
Вы можете найти некоторую информацию в одной или нескольких из этих книг: http://www.gamedev.net/columns/books/books.asp?CategoryID=7
Лучший способ, которым мне всегда приходилось мысленно визуализировать алгоритм, выполняемый в O (log n), заключается в следующем:
Если увеличить размер задачи на мультипликативную величину (т.е. умножить ее размер на 10), работа увеличивается только на аддитивную величину.
Применив это к вашему вопросу двоичного дерева, так что у вас есть хорошее приложение: если удвоить количество узлов в двоичном дереве, высота только увеличивается на 1 (аддитивная величина). Если снова удвоить его, он все равно увеличился только на 1. (Очевидно, я предполагаю, что он остается сбалансированным и таким). Таким образом, вместо удвоения вашей работы, когда размер проблемы умножается, вы делаете только немного больше работы. Вот почему алгоритмы O (log n) великолепны.
-121--1744375-Я извиняюсь за то, что иду против вашего смелого текста, так как у меня нет никакого опыта из первых рук, но этот набор блогов является хорошим примером решения проблемы с CouchDB.
По сути, приложение textme использовало CouchDB для решения своей взрывающейся проблемы данных. Они обнаружили, что SQL был слишком медленным, чтобы иметь дело с большими объемами архивных данных, и перенесли его в CouchDB. Это отличное чтение, и он обсуждает весь процесс выяснения, какие проблемы CouchDB может решить и как они в итоге решают их.
-121--622705-Я не знаю какого-либо конкретного алгоритма, но это звучит как проблема путешествующего продавца. Похоже, у вас есть базовые правила, так что вы уже в пути. Если вы знаете, какого конечного состояния вы хотите достичь, то не должно быть трудно построить эвристический алгоритм для вышеуказанных правил. Затем можно просто запустить моделирование выходов построения и затем измерить их относительно друг друга. Каждый раз, когда вы делаете это, у вас будет лучшее представление о том, как получить, где вы хотите. Ознакомьтесь с этой , чтобы узнать о эвристических алгоритмах.
Не существует "идеального решения" для ранней фазы (если ваша игра достаточно сложна). Если вы играли в такие игры онлайн, вы увидите, что игроки используют различные стратегии, и все они работают в зависимости от стратегии другого игрока. Кто-то старается атаковать очень рано, кто-то больше обороняется, кто-то предпочитает развиваться экономически, а не иметь много неподготовленных солдат.
Учитывая это, я считаю, что вы должны попытаться определить хорошую функцию ценности, которую нужно максимизировать.