Artificial intelligence 分层寻路实现

我想将我的地图划分为集群并实现HPA*。我从哪里开始，每次尝试都会遇到问题。我需要在随机和动态变化的地图上实现这一点

我不确定如何编写一个算法来放置这些“节点”，以连接地图各部分/簇之间的部分并更新它们。我猜每次打开的磁贴位于集群/部分边缘上的闭合磁贴之间时，都应该有一个节点，因为在集群内部，集群中的多个开口可能在此部分内彼此不连接

通常我会有一张大的平铺地图。我想我可以把这个放在一边，创建一个包含所有路径和节点的cluster/section类。并具有一个节点类/结构，该节点类/结构包含两个分区之间连接的平铺。我读过几篇关于HPA*的文章，但我就是不能在随机和动态的地图上正确地实现这一点。我希望在这里能得到一些好的建议，尽管问题不是很清楚

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我试图做的是使集群类包含10x10个分片/节点，每侧都有一个入口点（如果边缘有障碍物，则有几个入口点）。条目链接到下一个集群。

您能更清楚地说明您尝试了什么，以及遇到了什么问题吗？您应该已经有了一个没有HPA*的节点图-HPA*只需要将这些节点分组，这样您就可以在这些集合上而不是单个节点上进行搜索（大大减少了搜索空间，但导致其不是最优的）。另请参见，或。我的问题是，单个集合如何知道它们是链接在一起的。有这样的情况，你需要去一个邻居的设置，但需要一个大的绕道。或者我完全错了，因为算法不能扩展那么远，所以这些方法的性能更好吗？您只需预先计算集合中每个入口（/出口）节点之间的距离，即可获得HPA*图中的边长度。这可能会导致次优迂回-这就是为什么该算法是非最优的。因此，我应该将属性条目添加到我的节点中，并将其标记为入口点。现在我需要一个算法，将所有这些入口节点放入一个随机映射中。