对于小型2D游戏中的寻路，我现在使用A *算法，基于简单的欧氏距离启发式算法。我的游戏世界被表示为一个细胞网格，或者被障碍占用。必须使用A *计算路径的字符可以向任何方向移动（如果未被阻止），而不仅仅是N / E / S / W.
好的，所以基本上工作正常。现在我需要在A *启发式函数中添加另一个参数，一个与每个网格单元相关联的成本值。这个成本值越高，我们的角色应该越多地避免使用该单元格。
但是，我无法将启发式函数更改为仅使用每个网格单元格的此成本值，因为单元格到A *目标位置的距离仍然很重要。角色应该尽量避免任何高成本的细胞，但同时它也不能离目标位置太远。因此，我需要在单元格的距离和成本值之间进行“权衡”。
理想情况下，我想找到一个解决方案，允许我轻松调整/优化单元格的距离和成本值之间的这种关系，以便我可以微调启发式。
任何想法如何实现这一目标？
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当您使用任何最短路径算法（A *或Dijkstrs）时，每个节点需要一个成本值。
因此，您必须认为自己是一个如何将距离（您的单元格）与障碍成本相结合的公式。
您可以创建一个cost（）函数，该函数需要花费长度成本并增加障碍成本。
答案 1 :(得分：0)
你需要使用权重（0到1之间的值），假设w是远程权重，1-w是成本权重，所以你的新启发式将是这样的： H = w *距离+（1-w）*成本
现在你需要根据你的域优化W - 安非。