]> git.xonotic.org Git - xonotic/xonotic-data.pk3dir.git/blob - qcsrc/server/bot/lib/pathlib/costs.qc
Increase the maximum number of mutators
[xonotic/xonotic-data.pk3dir.git] / qcsrc / server / bot / lib / pathlib / costs.qc
1 #include "pathlib.qh"
2
3 float pathlib_g_static(entity parent,vector to, float static_cost)
4 {
5     return parent.pathlib_node_g + static_cost;
6 }
7
8 float pathlib_g_static_water(entity parent,vector to, float static_cost)
9 {
10     if(inwater(to))
11         return parent.pathlib_node_g + static_cost * pathlib_movecost_waterfactor;
12     else
13         return parent.pathlib_node_g + static_cost;
14 }
15
16 float pathlib_g_euclidean(entity parent,vector to, float static_cost)
17 {
18     return parent.pathlib_node_g + vlen(parent.origin - to);
19 }
20
21 float pathlib_g_euclidean_water(entity parent,vector to, float static_cost)
22 {
23     if(inwater(to))
24         return parent.pathlib_node_g + vlen(parent.origin - to) * pathlib_movecost_waterfactor;
25     else
26         return parent.pathlib_node_g + vlen(parent.origin - to);
27 }
28
29
30 /**
31     Manhattan Menas we expect to move up,down left or right
32     No diagonal moves espected. (like moving bewteen city blocks)
33 **/
34 float pathlib_h_manhattan(vector a,vector b)
35 {
36     //h(n) = D * (abs(n.x-goal.x) + abs(n.y-goal.y))
37
38     float h;
39     h  = fabs(a.x - b.x);
40     h += fabs(a.y - b.y);
41     h *= pathlib_gridsize;
42
43     return h;
44 }
45
46 /**
47     This heuristic consider both stright and disagonal moves
48     to have teh same cost.
49 **/
50 float pathlib_h_diagonal(vector a,vector b)
51 {
52     //h(n) = D * max(abs(n.x-goal.x), abs(n.y-goal.y))
53     float h,x,y;
54
55     x = fabs(a.x - b.x);
56     y = fabs(a.y - b.y);
57     h = pathlib_movecost * max(x,y);
58
59     return h;
60 }
61
62 /**
63     This heuristic only considers the stright line distance.
64     Will usualy mean a lower H then G meaning A* Will speand more
65     and run slower.
66 **/
67 float pathlib_h_euclidean(vector a,vector b)
68 {
69     return vlen(a - b);
70 }
71
72 /**
73     This heuristic consider both stright and disagonal moves,
74     But has a separate cost for diagonal moves.
75 **/
76 float pathlib_h_diagonal2(vector a,vector b)
77 {
78     float h_diag,h_str,h,x,y;
79
80     /*
81     h_diagonal(n) = min(abs(n.x-goal.x), abs(n.y-goal.y))
82     h_straight(n) = (abs(n.x-goal.x) + abs(n.y-goal.y))
83     h(n) = D2 * h_diagonal(n) + D * (h_straight(n) - 2*h_diagonal(n)))
84     */
85
86     x = fabs(a.x - b.x);
87     y = fabs(a.y - b.y);
88
89     h_diag = min(x,y);
90     h_str = x + y;
91
92     h =  pathlib_movecost_diag * h_diag;
93     h += pathlib_movecost * (h_str - 2 * h_diag);
94
95     return h;
96 }
97
98 /**
99     This heuristic consider both stright and disagonal moves,
100     But has a separate cost for diagonal moves.
101 **/
102 float pathlib_h_diagonal2sdp(vector preprev,vector prev,vector point,vector end)
103 {
104     float h_diag,h_str,h,x,y,z;
105
106     //h_diagonal(n) = min(abs(n.x-goal.x), abs(n.y-goal.y))
107     //h_straight(n) = (abs(n.x-goal.x) + abs(n.y-goal.y))
108     //h(n) = D2 * h_diagonal(n) + D * (h_straight(n) - 2*h_diagonal(n)))
109
110     x = fabs(point.x - end.x);
111     y = fabs(point.y - end.y);
112     z = fabs(point.z - end.z);
113
114     h_diag = min(x,y,z);
115     h_str = x + y + z;
116
117     h =  pathlib_movecost_diag * h_diag;
118     h += pathlib_movecost * (h_str - 2 * h_diag);
119
120     float m;
121     vector d1,d2;
122
123     d1 = normalize(preprev - point);
124     d2 = normalize(prev    - point);
125     m = vlen(d1-d2);
126
127     return h * m;
128 }
129
130
131 float pathlib_h_diagonal3(vector a,vector b)
132 {
133     float h_diag,h_str,h,x,y,z;
134
135     x = fabs(a.x - b.x);
136     y = fabs(a.y - b.y);
137     z = fabs(a.z - b.z);
138
139     h_diag = min(x,y,z);
140     h_str = x + y + z;
141
142     h =  pathlib_movecost_diag * h_diag;
143     h += pathlib_movecost * (h_str - 2 * h_diag);
144
145     return h;
146 }