> Was die propmap angeht:
>
> Wenn du nur 0 Werte nimmst, dann werden die Werte immer unendlich
> propagiert. Es geht nämlich so:
>
> propmethod=linear: propagierter Wert = aktueller Wert - (propmap an
> dieser Stelle)
>
> propmethod=exponential: propagierter Wert = aktueller Wert / (propmap
> an dieser Stelle)
>
> Bei 0 in der map ist also bei linearer Methode immer
> propagierter Wert = aktueller Wert und daher wird eigentlich alles
> weggebuffert. Dass da einige übriggeblieben sind, hing mit dem anderen
> Bug zusammen (oder vllt. gibt's noch einen Bug?). Jedenfalls sollten
> dann wirklich alle Patches weg sein.
>
> Um die Weite der Propagierung abzuschwächen muss man die Werte in der
> Propmap größer als 1 wählen. Bei der exponentiellen Methode sollte
> grundsätzlich nie ein Wert unter 1 gewählt werden, denn sonst wird
> auch ins Unendliche propagiert.




w(d) = 1 - (d / d_max)^(tan(dist_weight * 0.5 * pi))

dabei ist:

d - die Distanz der jeweiligen Zelle
d_max - die angegebene maximale Distanz
dist_weight - der Parameter

Es schaut damit wie folgt aus:

0 < dist_weight < 0.5: die Bewertungskurve ist am Anfang steil
abfallend und wird flacher bis zum Wert 0 bei d = d_max

dist_weight = 0.5: linearer Abstieg zum Wert 0 bei d = d_max

0.5 < dist_weight < 1: Kurve fällt flach und dann immer steiler bis
zum Wert 0 bei d = d_max

dist_weight = 1: Keine Distanzbewertung, d.h. so wie vorher