本系列：
- 關於尋路演算法的一些思考（1）：A* 演算法介紹
- 關於尋路演算法的一些思考（2）：Heuristics 函式
- 關於尋路演算法的一些思考（3）：A* 演算法的實現
- 關於尋路演算法的一些思考（4）：A* 演算法的變體
- 關於尋路演算法的一些思考（5）：處理移動中的障礙物
- 關於尋路演算法的一些思考（6）：預先計算好的路徑的所用空間
- 關於尋路演算法的一些思考（7）：地圖表示
- 關於尋路演算法的一些思考（8）：長期和短期目標
尋路者的移動成本
當使用尋路演算法的時候，你可能想把地圖空間當做一種不單是用通暢或阻礙來表達的東西。通常地圖空間會有更多的已知資訊，比如通過那片區域的移動難度。比如，沼澤和高山可能比草地和沙漠更難通過。使用演算法，比如A*，你可以把給資訊編碼代入成本函式中。下面列出了一些計算移動成本的想法，也許會派上用場。
海拔
高海拔（比如高山）比低海拔有更高的移動成本。當使用成本函式計算的時候，只要可能移動單元會試圖一直停留在低窪的地方。例如，如果你的起始點和終點都在高地，移動單元可能會先下山，移動一段時間後再次登山。
爬山移動
相對於高海拔有一個高的成本，爬山成本也很高。這就避免了上面描述的奇怪狀況。使用這種成本函式，移動單元就會盡量避免爬山尋路。面對同樣的情況，移動單元也會避免尋路時最後還要爬山；在整個移動過程中，單元能始終保持在一個高的海拔區間。使用這種成本函式有益於士兵（soldiers）這樣的下山容易上山難的單元。
上下山移動
一些單元，比如坦克（tanks），上下山都很困難。你可以設定一個比較高的成本下山，然後一個更高的成本上山。這個單元就會盡力避免改變移動時的海拔。
地形
不同的地形，可以設定不同的移動成本。
森林、高山和山丘
可以使用不同的地形型別來代替使用海拔的概念。比如在遊戲《文明》（civilization）中，每個地形都有一個和它相關的移動成本。這種移動成本表可以適用於所有的單元，或者每一個單元型別都有匹配它的不同的移動成本。比如solider在森林中移動可能沒有任何困難，但是tanks在森林中移動就很艱難。改變地形的時候設定移動成本是個很好的辦法，從草地到高山會比從山丘到高山成本高，從山丘到高山移動又比高山之間移動成本高。
道路
在很多遊戲裡，道路的原始目的就是讓移動變得可能或者更簡單。在選擇好移動成本函式後，可以加一條道路來修正它。一個可能的辦法就是用成本除一個常數(比如2)；另外的辦法是設定一個表示沿著道路移動的成本常量。
我強烈的建議不要設道路移動成本為零。這會給尋路演算法比如A*帶來麻煩，因為它可能會算出這樣的一種路徑，即從一點到另一點間沿著一條彎曲的道路行進，其實沒有指向任何目的地。這樣演算法不得不搜尋一個很大的區域，確保沒有這樣的路存在。注意在Civilization的遊戲中，鐵路移動成本是零，但是當使用”auto-goto”函式的時候，鐵路的移動成本就不是零了。這就是遊戲使用了尋路演算法的證據。
牆壁或其它障礙
無需既檢查移動成本又要檢查尋路演算法裡的路障，用移動成本一個計算就可以了。只要給你的路障設定一個非常高的移動成本即可。 (在A*演算法裡)當展開節點的時候，檢查成本是否太高；如果是的話，就放棄這個節點吧。
有坡度的地形
你也許想在任何山丘中的移動設定較高的成本，來代替使用上山和下山。這樣做，需要計算全部地勢的斜度（通過觀察行進路徑的當前位置和它相連部分的最大高度差），使用這個來作為移動的成本。地勢陡峭的陸地成本高，地勢比較平緩的成本低。這種方法和上下山移動方法計算成本不同，因為它關注的是陡峭的地勢，而之前的方法關注的是在一個陡峭的方向上移動的單元。特別是，如果你正在一個山丘上，而且可以向左或向右移動而不用向上或向下，那麼上下山方法會認為這種情況成本低，而這個方法會認為成本高（因為地形本身陡峭，即便不用上下山的移動）。
根據地形陡峭判斷成本的方法可能對於單元的移動來說不是很合理，但是你可以使用尋路演算法不只是尋找單元的路徑。我會使用它來尋找道路，管道，橋樑等等。如果你想在平地上建設這些專案，尋找一條道路或者管道的路線時，你可以考慮這種判斷地勢坡度的方法。參考這部分的應用可以挖掘出更多的想法。
敵對和友好單元
再設定一個修正器可以幫你避免敵人的單元。使用 influence 地圖，你可以監視附近有敵人或者友好單元的區域、或最近有士兵被殺的區域、或最近剛被探索過的區域、或是靠近一條逃跑路線的區域、抑或是最近穿越過區域（《帝國時代2》裡在 influence 尋路中使用了 influence 地圖）。一個influence地圖可能對友好單元有積極的作用，對敵人單元有消極的作用。無論何時你在一個敵對的領域裡，通過增加移動成本，你可以改變你的單元離敵人遠一點。
更復雜的是（可能在influence地圖下是不行的）參考可見度。對敵對單元來說你的單元是否可見？換句話說，你的單元是否可遭受攻擊？你的敵對單元有可能向你開火麼？
設定訊號標（beacon）
如果你的地圖是設計出來的不是自動生成的，你可以新增額外的資訊進去。比如，舊的貿易路線經常會經過一些變成貿易城鎮的特定地點。這些地方就叫beacon，即優質路線上的已知地點。與beacon的距離值可以加入移動成本中，這種方法是根據對beacon的偏好影響尋路結果的。
燈塔、城市、山路和橋樑等都是beacon比較好的選擇。
燃料消耗
注：為了保持狀態空間比較小，你需要將燃料的價值四捨五入成一個近似的測量單元。不幸的是，這會將讓搜尋變得效率低下。
不但需要觀察單元去某些地方所用的時間，你也要考慮它花費掉的燃料。當單元的燃料級別比較低的時候，燃料消耗可能會被賦予更大的權重。
就像上面描述的，為了跟蹤地圖上能源的耗費量，你需要使用狀態空間。每個狀態可能是成對的描述：<座標,燃料>。然而，狀態空間可能會變得非常大，所以不用普通的A*演算法，尋找其他替代方法也是值得考慮的。
我們的另一個選擇是加入有界成本的A*演算法（A* with Bounded Costs (ABC)）使用 ABC 演算法，你可以給成本（比如“燃料”）設定一個界限（比如”20加侖”）。