A*与敌人的意识

Question

我目前正在涉足Java编程，并尝试一个人工智能挑战。在挑战中，我的AI被给予2秒来回应新的游戏状态。如果超过这两秒而没有得到响应，我的AI就会被没收。游戏由一个有目标和敌人的网格组成，每个敌人都是由游戏产生的独立AI。我实施了一个标准A*，以找到最近的可用目标。

我希望我的A*算法能增加敌人附近可能被证明是危险的方块的成本，从而避免危险的路径。我正在考虑一个二维阵列，包含每个方格的估计生命损失，仅限于在每个敌人的2个方格内计算(~5x5)。每个回合，每个敌人，这个阵列将有一个5x5平方设置为0，并重新计算。

假设我写的代码只做它必须做的事然后继续前进.一个介于20x20和100x100之间的二维数组会显着地影响执行时间吗？在A*算法中，每平方估计威胁的二维数组是否是一种计算成本的好方法，以避免敌人？

更新:我让它运行得非常完美。我使用的成本函数：

For each enemy
    Calculate manhattan distance
    If 0 or 1, cost += absolute(enemy health - health) / 5
    Else if 2, cost += absolute(enemy heath - health) / 10
    Else cost += 0

使用它，我看到了一些非常令人印象深刻的寻路和移动；当没有其他动作达到目标时，机器人通常会承担计算出来的风险，但基本上避免了其他敌人。添加启发式的性能成本是多么微不足道，给我留下了深刻的印象。这并不是一个完美的解决方案，但它告诉我，A*是多么健壮。

A*通常用于路径查找，但我将修改它以实现游戏状态的前瞻性。我很确定这会把它变成一个极小极大算法。

Answer 1

如果您只计算数组的内容一次，并且每个单元格的计算很简单，比如检查几个相邻的单元格是否有敌人，那么100x100数组与您的时间限制无关。

考虑到你帖子中的信息，这对我来说是个好主意。