Algorithm 使用什么算法来计算建造建筑物的最快顺序？

对于我正在玩的一个游戏，我想知道建造一些建筑的最快顺序。有问题的游戏是OGame，如果你熟悉它，那么这是一个加号，但显然我会解释游戏的基本原理：

• 玩家有许多不同的可用资源
• 玩家可以建造建筑物，一次最多建造一座
• 建筑有不同的标高，例如建筑A标高1、建筑A标高2等
• 建造建筑物的资源成本每层都会增加
• 建筑也需要花费时间来建造，这也会在每一层增加
• 一些建筑产生不同的资源，这也会按等级增加
• 一些建筑改变了计算，使得建筑的建造速度更快

我明确选择不显示方程，因为它们不是直接的，不需要建议算法

我选择通过以下行动对此进行建模：

• StartUpgradeBuildingAction：此操作通过从可用资源中减去成本来启动升级过程
• FinishUpgradeBuildingAction：此操作通过及时执行来完成升级过程。这也产生了资源
• WaitAction：此操作将时间向前移动X秒，同时根据资源生产生成资源

应该注意的是，状态空间是无限的，其特点是最终配置有多条路径（所有请求的建筑都已建成），每一条路径可能需要不同的时间，最终使用的资源量也不同。现在我最感兴趣的是最快的路径（顺序），如果有多条相等的路径，那么成本最低的路径应该是首选路径

我已经尝试过以下方法：

• 广度优先搜索
• 深度优先搜索
• 迭代深化深度优先搜索
• 迭代深化A*搜索
• A*搜索

不幸的是，所有这些算法要么耗时太长，要么占用太多内存

由于谷歌没有给我任何进一步的线索，我在此提出以下问题：

• 是否存在与我的问题相匹配的现有模型？例如，我认为业务信息系统已经遇到了这类问题
• 是否存在提供最佳解决方案的算法？如果是，哪一个
• 是否有一种算法可以给出接近最佳解的解？如果是，哪一个

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感谢您的帮助。

没有一种算法可以为您的问题提供最佳解决方案。你尝试过的方法都是合理的。然而，尝试*搜索并不意味着什么，因为*搜索依赖于评估特定配置的启发式（即，它为经过的时间量、建筑数量和选择、可用资源等的组合赋值）。有了一个好的启发式，a*搜索可能会让你很快找到一个非常好的解决方案。找到这种启发式需要对参数（建筑成本、升级效益等）有很好的了解

然而，我的感觉是，您的问题是以这样一种方式构造的，即一系列构建决策在经过少量步骤后，明显优于另一系列决策。假设你按照这个顺序建造A、B和C楼。只要所需的资源可用，您就可以构建每一个。然后你尝试C，A，B的顺序。你可能会发现一个方案比另一个方案占主导地位，因为你拥有相同的建筑，但在一个方案中你比在另一个方案中拥有更多的资源。当然，如果您有许多不同的资源，那么这种情况就不太可能发生。您可能有更多的资源X，但Y更少，这使得情况更难比较。如果可能的话，好的方面是你不需要启发式，但是你可以清楚地看到你应该走哪条路，切断哪条路

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不管怎样，我将探索在找到基于这种考虑可以忽略的路径之前需要多少步骤。如果您发现它们很快，那么遵循广度优先策略并尽快修剪分支是有意义的。深度优先搜索可能会带来花费大量时间探索劣质路径的风险。

企业愿意接受一个足够好的答案，该答案更快或需要更少的内存来解决。只要足够好，试着先建造提供资源的建筑，然后再建造其他建筑。当你没有资源来建造任何东西时，不要忘记考虑浪费的时间。难道不需要注意不要落入“山谷”陷阱吗？当前最佳解决方案的每一种可能的变体都更差，但更分散的变体可能值得一试吗？@Jongware，嗯，在广度优先战略中，这种情况不应该发生，因为您永远不会忽略不同的变体（只要它们没有明显地被另一个分支控制），而是并行地探索它们。但是可以肯定的是，如果你缩小了一个有希望的分支，那么如果你在分支内无法再提高，你必须确保再次回溯。（啊-局部最优是我所理解的短语。）是的，彻底的广度优先避免了这一点。我起初认为你只是建议把它作为最后的手段。所以你可能会发现自己陷入局部最优，深度优先，回溯不够远。（我想到这一点是因为我正在考虑一种遗传算法，听起来很容易陷入其中。）