python - 从几乎随机的数据中找到最佳/接近最佳结果

Question

在几个月前我尝试提出问题失败后(不够详细)- 我会再试一次。

基本上我正在尝试为游戏 (RuneScape) 开发一个计算器，这将确定使用能力的最佳顺序，每个能力可能有自己独特的变量，一些示例(这些是实际能力):

顺序:技能名称、平均(技能)伤害、技能冷却时间(再次使用之前的时间)、肾上腺素(0 到 100 之间的栏，一些技能可以在任何时候使用将 8 添加到栏中，其他需要，使用 50 甚至 100 并将删除 15/将栏重置为零)，使用能力所需的时间，最后我包括任何其他特殊细节。

切断:112.8 平均伤害，冷却时间:15 秒，用于任何“肾上腺素”，给予 +8，需要 1.8 秒执行

攻击:525.6 平均伤害，冷却时间:30 秒，在 50(或更高)肾上腺素消耗 -15 时使用，需要 4.2 秒执行。

驳船:75 平均伤害，20.4 秒冷却时间，用于任何 +8 的“肾上腺素”，需要 1.8 秒执行，将束缚目标 6.6 秒。

切片:70 平均伤害，3 秒冷却时间，用于任何肾上腺素 +8，需要 1.8 秒执行，如果目标被束缚，将造成(假设 1.5 - 为简单起见)额外伤害。

现在，假设我只需要 6 秒的旋转(为简单起见)，并在 50 秒开始“肾上腺素”，将有多种方法来执行这些能力(例如):

1. 攻击，然后是服务器
2. 驳船，然后是切片，然后是服务器，然后是小规模攻击。

等...

在这种情况下，算法可以使用蛮力算法轻松计算出哪种方法最好，并存储最佳解决方案。然而，鉴于这是一个简单的例子，如果我想在 18 秒内使用 10 种能力，那么蛮力会花费太长时间(除非有人有备用的 Quantum 计算机)。除了检查随机场景之外，还有人知道可能并不总能提供最佳结果但接近最佳结果的“启发式”解决方案吗？

此外，这是一张显示我所做的模拟的图表(不是很漂亮)

• 感谢所有真正阅读并理解我文章的人。

Answer 1

别忘了，对于不同的敌人，最佳顺序会有所不同。比如敌方防御中等，血量多，攻击中等，你需要长时间打最大伤害/时间。如果另一个敌人血量小，攻击力大，你应该爆发出最大伤害，在他击中你之前杀死他。具有中等攻击力的出色防御需要您身边的非常强大的攻击并为他们收集肾上腺素以及两者之间的防御策略。

因此，您应该根据敌人定义最佳的一两次攻击或预先准备好的 Action 组合。 (我们也将它们命名为攻击)。这部分应该通过一些复杂的 if-then-else/case 组合来解决。根据他们的说法，你应该计划中间 Action (通过蛮力组合学。限制只有一个 - 你不应该早死。(当然，它可以在更复杂的情况下改变)。将优化什么 - 你的肾上腺素或 HP在战斗的最后或时间 - 这取决于你。

如果组合学花费太多时间，则范围优化目标为多个级别。仅针对一个时间间隔优化最高级别，将结果固定为下一个起点，重新安排优化目标，针对下一个时间间隔进行优化，等等。我们在现实生活中以这种方式思考，而且效果很快而且还不错。