大于1x1网格单位的Agent寻路方案咨询及现有思路疑问

疏漏点 #

• 局部最优陷阱：仅依赖下一步位置的吸引力总和做决策，极易陷入局部最优。比如迷宫场景中，某位置的吸引力总和暂时更高，但实际是死胡同；或在障碍物附近，相邻位置吸引力总和接近时，单位会出现反复横跳的无效移动。
• 碰撞逻辑不完整：生成「可行位置」时，仅校验目标位置的格子是否可通行，忽略了移动过程中的碰撞。比如大尺寸单位从当前位置移动到目标位置的路径上，可能与障碍物、其他单位发生碰撞，尤其是斜向移动或跨多格移动的场景。
• 吸引力权重无区分：对单位覆盖的所有格子采用同等权重求和，未考虑格子的优先级差异。比如3x3的远程单位，中心格子对保持攻击位置的价值远高于边缘格子，同等权重会导致单位位置偏移，无法维持有效攻击姿态。
• 动态场景适配不足：若场景存在动态障碍物（如移动的友军/敌军、可破坏墙体），吸引力值未实时更新的话，单位会基于过时数据做出错误移动决策，比如试图进入已被占据的格子。
• 目标可达性未校验：仅以格子到目标的距离计算吸引力，未提前判断单位整体能否占据目标区域。比如目标点周围只有1x1的可行走格子，2x2单位根本无法进入，此时吸引力值的计算完全无效。

性能问题 #

• 全局吸引力计算开销高：大地图场景下，每个格子都要计算吸引力值，尤其是迷宫场景需计算到目标的可行走距离，若每次移动都重新计算，会大幅消耗性能；若玩家或目标移动后全局更新吸引力值，大地图会直接拖慢帧率。
• 可行位置计算与求和成本高：大尺寸单位的可行位置数量远多于1x1单位，比如2x2单位在开阔区有8个方向的可行位置，每个位置需遍历4个格子求和。单位尺寸越大，计算量呈指数级增长，多单位同时寻路时性能压力剧增。
• 缺乏缓存复用机制：多个目标相似的单位（如都追击玩家）会重复计算相同格子的吸引力值，造成大量资源浪费，未对通用的吸引力数据进行缓存复用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user289661