编辑：这里有一个使用高度修改的Dijkstra算法的正确解决方案：
Dijkstra算法用于在给定地图（Graph Abstract）中查找最短路径，该地图是一系列节点（通常是位置，但对于此示例，让我们假设它们是操作），这些节点由弧线连接（在这种情况下，每个弧线将具有一个'值'而不是距离）
这是本质上的结构。
Graph{//in most implementations these are not Arrays, but Maps. Honestly, for your needs you don't a graph, just nodes and arcs... this is just used to keep track of them.
node[] nodes;
arc[] arcs;
}
Node{//this represents an action
arc[] options;//for this implementation, this will always be a list of all possible Actions to use.
float value;//Action value
}
Arc{
node start;//the last action used
node end;//the action after that
dist=1;//1 second
}
我们可以使用这种数据类型来制作一张地图，显示所有可行的选择方案，以得出基于每条路径的总和而得到的最优解。因此，你在寻找模式时越往前看的秒数越多，就越有可能找到非常优秀的路径。
地图上的每一段路都有一个距离，表示它的价值，每个路段的停留点是一个一秒的标记，因为这是决定下一步去哪里（执行什么操作）的时间。
为了简单起见，假设A和B是唯一的可行选项。na表示无动作，因为没有可用的行动。
如果你旅行4秒（数量越高，结果越好），你的选择是...
A->na->A->na->A
B->na->na->B->na
A->B->A->na->B
B->A->na->B->A
...
还有更多的内容，但我已经知道最优路径是B->A->na->B->A，因为它的价值最高。因此，处理这种行动组合的最佳模式（在分析了4秒后）是B->A->na->B->A。这实际上将是一个相当简单的递归算法。
function getOptimal(cur,numLeft,path){
if(numLeft==0){
var emptyNode;
return emptyNode;
}
var best=path;
path.add(cur);
for(var i=0;i<cur.options.length;i++){
var opt=cur.options[i];
if(opt.timeCooled<opt.cooldown){
continue;
}
for(var i2=0;i2<opt.length;i2++){
opt[i2].timeCooled+=1;
}
var potential=getOptimal(opt[i],numLeft-1,best);
if(getTotal(potential)>getTotal(cur)){best.add(potential);}
}
return best;
}
function getOptimalExample(){
log(getOptimal(someNode,4,someEmptyArrayOfNodes));
}
编辑结束。
我有点困惑这个问题，但是......
如果你只有有限的动作，那么总是选择价值最大的动作，除非冷却时间还没有达到。
听起来你想要类似于以下伪代码：
function getOptimal(){
var a=[A,B,C,D];
a.sort()
var theBest=null;
for(var i=0;i<a.length;++i){
if(a[i].timeSinceLastUsed<a[i].cooldown){
theBest=a[i];
for(...){
}
break;
}
}
}
