我们有一个程序，其中包含障碍物和人物的 Map . 人们在随机的地方，每个人都有随机的重量 . 我们使用Triangulation A *算法找到到达某个目的地的最短路径 . 每一秒，都会记录它们的速度和坐标 . 它们运行时可能发生碰撞 .
现在我们计划模拟该程序100次 . 对于每个模拟， Map ，目的地，人数和他们的体重是相同的 . 不同之处在于他们将走的路 - 比如运行不同的算法 . 某些模拟可能会在特定区域发生更多碰撞，其他模拟可能会让人们走更长的路径但碰撞最少 . 我们想制作 pathfinding logic of the people to be smarter . 鉴于我们从模拟日志中获得的数据，我们可以使用什么机器学习算法根据带障碍物的 Map 找到最佳路径？