Factorio Learning Environment地图生成算法：随机资源分布与种子控制
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/factorio-learning-environment 在《异星工厂》（Factorio）游戏中，地图生成直接影响游戏体验和策略制定。Factorio Learning Environment（FLE）作为一个开源的学习环境，其地图生成算法通过随机资源分布与种子控制机制，为AI智能体提供了多样化的训练场景。本文将深入解析FLE地图生成的核心算法，帮助玩家和开发者理解资源分布逻辑及如何通过种子值控制地图生成结果。
随机资源分布算法原理
FLE的随机地图生成算法主要通过Lua脚本实现，核心逻辑位于data/scripts/init/random_map.lua文件中。该算法采用距离衰减模型，以玩家初始位置为中心，资源密度随距离增加呈梯度下降。
核心代码解析
算法通过双重循环遍历地图坐标，计算每个位置的资源量：
for y=-size, size do
for x=-size, size do
a=(size+1-math.abs(x))*10
b=(size+1-math.abs(y))*10
if a<b then
ore=math.random(a*density-a*(density-8), a*density+a*(density-8))
end
if b<a then
ore=math.random(b*density-b*(density-8), b*density+b*(density-8))
end
end
end
关键参数说明
| 参数 | 作用 | 默认值范围 |
|---|---|---|
| size | 资源生成区域半径 | 50-200（游戏单位） |
| density | 基础资源密度 | 1.0-5.0 |
| a/b | x/y轴方向的距离衰减系数 | 随坐标动态计算 |
算法通过math.random()函数生成资源数量，结合距离衰减系数实现中心密集、边缘稀疏的自然分布效果。这种设计模拟了真实世界中资源矿床的形成规律，为AI训练提供了接近真实游戏环境的挑战。
种子控制机制
FLE地图生成支持种子值（Seed）控制，通过固定种子可以生成完全一致的地图，这对于AI算法的对比测试至关重要。种子控制逻辑实现在data/scripts/init/create_ore.lua中：
local player = game.players[arg1]
local surface = player.surface;
for y=-arg2, arg2 do
for x=-arg2, arg2 do
surface.create_entity({name="arg4", amount=arg3, position={player.position.x+x, player.position.y+y}})
end
end
种子工作流程
- 种子输入：通过命令行参数或配置文件传入整数种子值
- 随机数初始化：使用种子值初始化Lua的
math.randomseed()函数 - 确定性生成：相同种子值将产生完全一致的随机数序列，从而生成相同的资源分布
实际应用示例
通过控制台命令生成固定种子的地图：
# 生成种子为12345的地图
/fle create-map --seed 12345 --size 100 --density 3.5
这种机制确保了AI训练的可重复性，研究者可以在完全相同的地图条件下测试不同算法的性能差异。
资源分布可视化
FLE提供了资源分布的可视化工具，通过热力图直观展示不同区域的资源密度。以下是种子值为12345时生成的铁资源分布热力图：
图中颜色越深表示资源密度越高，明显呈现出中心密集、边缘稀疏的分布特征。这种分布模式迫使AI智能体需要制定合理的资源采集策略，包括矿场选址、运输路线规划等。
高级配置选项
FLE允许通过配置文件自定义资源生成参数，位于data/plans/iron_plate_factory_objectives.json的配置示例：
{
"map_generation": {
"seed": 42,
"size": 150,
"resource_settings": {
"iron-ore": {"density": 4.0, "size": 120},
"copper-ore": {"density": 3.5, "size": 100},
"coal": {"density": 3.0, "size": 90},
"stone": {"density": 2.5, "size": 80}
}
}
}
通过调整不同资源的密度和生成范围，可以创建多样化的地图场景，例如：
- 高资源密度地图：适合测试AI的扩张策略
- 资源稀缺地图：考验AI的资源优化能力
- 特定资源富集地图：专项训练AI的特定生产链能力
应用场景与最佳实践
AI训练场景
FLE的地图生成算法主要服务于以下AI训练场景：
- 路径规划：复杂资源分布下的最优采集路线
- 基地布局：基于资源分布的工厂最优选址
- 资源管理：动态适应不同资源密度的生产策略
最佳实践建议
- 种子系列测试：使用一组连续种子值（如1000-1010）进行批量测试，避免单一地图的特殊性影响评估结果
- 参数梯度测试：逐步调整density参数（如1.0→5.0），观察AI在不同资源丰富度下的表现变化
- 极端场景测试：使用特殊种子生成资源分布极不均匀的地图，测试AI的鲁棒性
总结与展望
FLE的地图生成算法通过距离衰减模型和种子控制机制，为AI训练提供了可控且多样化的环境。其核心优势在于：
- 真实性：模拟真实世界资源分布规律
- 可控性：通过种子值实现完全可重复的地图生成
- 灵活性：支持多参数自定义配置，满足不同训练需求
未来，FLE计划引入更多地理特征生成，如山脉、河流等地形元素，以及资源分布的时间演化模型，进一步提升地图生成的复杂度和真实感，为AI训练提供更具挑战性的环境。
官方文档：BUILD.md
算法实现：random_map.lua
配置示例：iron_plate_factory_objectives.json
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
