Algorithm 什么'；生成随机簇和路径的好方法是什么？

我在胡思乱想写一个随机地图生成器，不太确定如何随机生成真实的风景。我正在研究局部比例尺地图，它提出了一些有趣的问题

最简单的情况之一是：

树木和灌木丛可以存在于同一个空间中，因此一个平均稀疏的森林有25%的典型树木和轻度灌木丛，25%的典型树木，25%的轻度灌木丛和25%的开放空间。中等和茂密的森林需要更多的思考，但这也不是我的问题所在，因为它们都是均匀分布的

我的问题在于生成集群和路径，同时保持百分比约束。以下是一个很好的例子：

                    Moor  Swamp
Shallow bog         20%   40%
Deep bog            5%    20%
Light undergrowth   30%   20%
Heavy undergrowth   10%   20%

深沼泽广场通常聚集在一起，周围是不规则的浅沼泽广场环

另外一个地图元素，树篱，也可能存在，以及一条穿过沼泽的开阔地路径。这两种类型的贴图元素（簇和路径）都存在问题，因为贴图的总组成应该包含元素的X%，但分布不均匀。其他元素（如溪流、池塘和流沙）也需要生成群集或路径类型

在这些约束条件下，我可以使用什么技术生成真实的贴图

---

---

我用的是C#，仅供参考（但这不是一个C#特定的问题）。

我从未做过这种事情，但这里有一些想法

通过将随机选择偏压到栅格上靠近该类型现有图元的位置，可以获得簇。将默认值1指定给所有正方形。对于具有现有聚集元素的正方形，将聚集值添加到相邻正方形（聚集值越高，聚集越强烈）。然后根据所有平方的概率分布函数，对该类型的下一个元素进行随机选择

---

对于路径，您可以有类似的过程，除了路径将逐步扩展（路径的概率在路径末端附近的正方形处是有限的，在其他地方为零）。定向路径可以通过增加路径方向上的选择概率来实现。蜿蜒路径的方向可能在随机延伸过程中发生变化（新方向=mf*旧方向+（1-mf）*随机方向，其中mf是介于0和1之间的动量因子）。

您可以开始阅读链接。我记得我看过更好的文件。如果我找到它，我会发布它（它也是基于L-systems的）

但这是一般的一面；关于你所面临的特殊问题，我想你应该用

• 百分比
• 其他规则（群集和路径）

关键是，即使您不知道如何使用给定的属性构造映射，如果您能够评估属性（聚类比率；路径精确性）并对其进行评分，那么您可以使用蛮力或其他问题空间横向

如果你仍然想采用生成性方法，那么你必须更仔细地研究生成性规则；这里有一个想法，我会追求

• 创建具有“丛生性”、“路径性”或一致性所需属性的不同地形和地形覆盖的图案
• 创建模式，使深沼泽的值不是离散的，而是分配概率值；在创建模式后，您可以将这种可能性标准化，使其产生所需的覆盖率
• 把不同的图案混合在一起

现实的“随机”分布通常是使用来完成的，它可以用来给出一个带有“束”的分布，就像你提到的那样。它通过对随机数据点的多层线性插值求和/组合来工作。每一层（或“倍频程”）的数据点数量是最后一层的两倍，并且限制在较窄的值范围内。结果是“逼真”的随机纹理

这是雨果·埃利亚斯的一个美丽的表演

这是我发现的第一件事

您可以做的是生成一个柏林噪声图像并设置一个“阈值”，高于某个值的任何内容都是“开”，低于该值的所有内容都是“关”。你最终会得到一堆东西，这些东西都在阈值以上，看起来不规则，令人敬畏。只需将高于阈值的地形指定给您希望地形特征所在的位置

如果程序生成柏林噪声位图，然后随时间调整截止阈值。清晰的“聚集”是可见的。这可能正是你想要的

请注意，使用高阈值时，上面的点很少，而且是稀疏的。但随着阈值的降低，这些点会“生长”成簇（根据柏林噪声的性质），其中一些簇会相互连接，基本上会创建非常自然和类似地形的东西

请注意，您还可以通过设置柏林噪波函数的“湍流”来设置“聚集因子”或特征聚集的趋势，这基本上会使PN函数的峰值和谷值更加突出并更加接近

现在，在哪里设置阈值？阈值越高，特征在最终贴图上的百分比越低。阈值越低，百分比越高。你可以和他们混在一起。你可能通过摆弄一点数学就能得到准确的百分比（看起来值的分布遵循a；我可能错了）。调整它直到它刚好合适：）

编辑正如评论中指出的那样，您可以通过创建累积直方图（地图百分比低于阈值的索引）找到准确的百分比，并选择提供所需百分比的阈值

这里最酷的一点是，您可以创建围绕某些其他功能（如

                    Moor  Swamp
Shallow bog         20%   40%
Deep bog            5%    20%
Light undergrowth   30%   20%
Heavy undergrowth   10%   20%