我正在尝试创建一个“逃避”的算法，并希望首先找到“安全”点。也就是说，与其他点相对较远的点。
这是2D的（虽然并不重要），发生在一个固定大小的圆内。
我猜测平方距离的总和会产生一个很好的起始方程，其中最高分数表示最远的距离。
至于选择点，我认为不可能解决X，Y，但近似是足够的。
我读了一些资料，确定了为了覆盖一个圆的区域，您需要7个半径为原圆1/2的圆（中心形成六角形，第七个在中心处）。
我可以遍历这些圆，所有这些圆都在圆内开始。当我选择最佳得分的球时，我可以继续将它们分成7个球。当然，排除任何落在原始圆外的点。
然后我可以迭代到所需的精度或所需的级别。
为了扩展方法，假设到达某个位置需要时间，而到达该位置的行程可能不安全。我应该如何将距离纳入方程中，以便我能够得出一个好的解决方案。
我想我可以将到新点的距离平方并将其乘以分数，然后从那里迭代。它会强烈支持一个本地点，但我想这是一个很好的行为。它将尝试解决附近的安全问题，然后在重新计算时可能会找到“出路”，并继续躲避。
对此有什么想法，或者这个问题以前做过吗？当我查看时，我无法找到这个特定的问题。
编辑：
我引入了Fortune算法的C#实现，并在我的点周围添加了一些点，以创建一个伪圆形约束，因为我不了解该算法足够调整它。
我现在意识到蓝线在节点之间创建路径。我可以使用这些路径的长度和周围点之间的距离来计算路径（穿越时间和危险），并将其与安全性（它正在尝试到达的空心圆）相权衡，以确定最佳行动方案。通过调整它们之间的交互方式，我可以消除大部分工作，只需使用Voronoi即可。此外，我的生成算法现在将使用此功能来确定LEC并在该位置生成。
这是2D的（虽然并不重要），发生在一个固定大小的圆内。
我猜测平方距离的总和会产生一个很好的起始方程，其中最高分数表示最远的距离。
至于选择点，我认为不可能解决X，Y，但近似是足够的。
我读了一些资料，确定了为了覆盖一个圆的区域，您需要7个半径为原圆1/2的圆（中心形成六角形，第七个在中心处）。
我可以遍历这些圆，所有这些圆都在圆内开始。当我选择最佳得分的球时，我可以继续将它们分成7个球。当然，排除任何落在原始圆外的点。
然后我可以迭代到所需的精度或所需的级别。
为了扩展方法，假设到达某个位置需要时间，而到达该位置的行程可能不安全。我应该如何将距离纳入方程中，以便我能够得出一个好的解决方案。
我想我可以将到新点的距离平方并将其乘以分数，然后从那里迭代。它会强烈支持一个本地点，但我想这是一个很好的行为。它将尝试解决附近的安全问题，然后在重新计算时可能会找到“出路”，并继续躲避。
对此有什么想法，或者这个问题以前做过吗？当我查看时，我无法找到这个特定的问题。
编辑：
我引入了Fortune算法的C#实现，并在我的点周围添加了一些点，以创建一个伪圆形约束，因为我不了解该算法足够调整它。
我现在意识到蓝线在节点之间创建路径。我可以使用这些路径的长度和周围点之间的距离来计算路径（穿越时间和危险），并将其与安全性（它正在尝试到达的空心圆）相权衡，以确定最佳行动方案。通过调整它们之间的交互方式，我可以消除大部分工作，只需使用Voronoi即可。此外，我的生成算法现在将使用此功能来确定LEC并在该位置生成。