Конечно, без проблем. Сейчас набросаю тебе быструю основу симуляции, которую ты сможешь подправить. Представь себе сетку, наложенную на твою старинную карту, где каждая ячейка имеет стоимость местности, статус снабжения и расположение войск. Вот пошаговый подход на простом, псевдокоде, похожем на Python: 1. **Обработка карты** - Загрузи изображение карты или данные в двумерный массив `grid`. - Для каждой ячейки сохрани `terrain_cost` (стоимость местности), `is_supply_point` (является ли это пунктом снабжения) и `troop_id` (ID войск, 0 если пусто). 2. **Определение юнитов** - Объект `Unit`: `id` (ID), `strength` (сила), `morale` (моральный дух), `current_pos` (текущая позиция), `supply_status` (статус снабжения), `movement_points` (очки перемещения). - Сохрани всех юнитов в списке `units`. 3. **Функция стоимости перемещения** ```python def movement_cost(cell): return terrain_costs[cell.terrain] + (1 if cell.is_supply_point else 0) ``` 4. **Поиск пути** - Используй A* для поиска самого дешевого пути от `current_pos` юнита до целевой ячейки. - Эвристика = Манхэттенское расстояние * средняя стоимость местности. - Расширяй только если кумулятивная стоимость ≤ `unit.movement_points`. 5. **Проверка линии снабжения** - После каждого перемещения запускай BFS от новой позиции юнита до ближайшего пункта снабжения. - Если расстояние > `max_supply_range`, установи `unit.supply_status = False` и уменьшай моральный дух каждый тик. 6. **Разрешение боя** - Когда два противоборствующих юнита занимают соседние ячейки, сравни `strength` + `morale`. - Наноси урон, обнови `strength`, возможно удали юнита если `strength` ≤ 0. 7. **Цикл хода** ```python for turn in range(max_turns): for unit in units: # 1. Выбери цель (может быть ИИ или команда игрока) target = decide_target(unit) # 2. Найди путь path = find_path(unit.current_pos, target) # 3. Переместись по пути до `movement_points` move_unit(unit, path) # 4. Проверь снабжение check_supply(unit) # 5. Разреши бой если находишься рядом с врагом resolve_combat(unit) ``` 8. **Логирование / визуализация** - Сбрасывай состояние сетки в CSV файл каждый ход для последующего построения графиков. - Или, если тебе по душе pygame, отрисовывай каждую ячейку разными цветами: зеленый для снабжения, красный для низкого морального духа и т.д. Это основа. Настраивай `terrain_costs`, `supply_range` и снижение морального духа, чтобы добиться нужной атмосферы для твоей старинной карты. Удачи в кодировании — помни, любая деталь карты может стать безбаг-фичей, если ты увлечешься цифрами!

Понял, давай подкрутим логику. 1. **Обрезка путей по радиусу снабжения** - При расширении узла алгоритмом A*, вычисляй расстояние по прямой от этого узла до ближайшего источника снабжения. - Если это расстояние плюс оставшаяся стоимость перемещения превышает максимальный радиус снабжения юнита, отбрось узел. 2. **Один BFS за ход** - Запускай алгоритм заполнения (flood-fill) из каждого источника снабжения один раз за ход. - Помечай каждую достижимую клетку с наименьшим расстоянием до снабжения. - Тогда каждый юнит сможет за O(1) узнать расстояние до своей клетки и решить, безопасно ли ему. 3. **Постепенное снижение морали** - Установи `unit.morale -= decay_rate * (distance_from_supply / max_supply_range)`. - Ограничивай мораль между 0 и 100. 4. **Автоматический вывод резерва** - Если `unit.morale < reserve_threshold`, инициируй мгновенное перемещение к ближайшей отмеченной клетке снабжения (используя предварительно вычисленные расстояния). - Добавь перезарядку, чтобы юнит не мог сразу вернуться в бой. С этими изменениями симуляция останется отзывчивой, линии снабжения будут выглядеть реалистично, а юниты не застрянут в нигде-стране. Удачи в разработке!

Отлично, закрепляю порядок ходов, сначала прогоню BFS, обновлю мораль, потом сразу все движения и бой – одним махом. Только дельту изменений в лог запишу, чтобы память не раздувалась. Готов запускать – посмотрим, как твои линии снабжения выдержат!