• A*搜索算法概述

    下面为A*搜索算法的主流程代码:// heuristicFunction,启发式函数functionaStar{// 带估算的节点集合,为一个优先队列,每次取f值最小的节点constopenSet=newPriorityQueue()openSet.add// 初始只有起点constcloseSet=[]// 已被估算过的节点集合constgScore={[start]:0}// g值consthScore={[start]:heuristicFunction}// h值constfScore={[start]:hScore[start]}// f值constcameFrom={}// 记录当前节点的上一个节点while(!openSet.includes||tentativeGScore<gScore[neighbor]){// 记录neighbor节点的前一个节点cameFrom[neighbor]=currentgScore[y]=tentativeGScorehScore[y]=heuristicFunctionfScore[y]=gScore[neighbor]+hScore[neighbor]openSet.add}}}}functionreconstructPath{constbestPath=[current]while{current=cameFrom[current]bestPath.unshift}returnbestPath}启发式函数启发式函数作为A*搜索算法的核心,对算法的行为有着重大的影响,具体有以下几种情况:当启发式函数$h$始终为0时,则将由从起点到任意顶点n的距离$g$决定,此时A*算法将等效于Dijkstra算法。当$h$完全等于顶点n到目标点的实际成本,则A*算法将以较快的速度找到最优解。可以看出,通过调节$h$可以控制算法的精度和速度。
  • A*搜索算法概述

    本文转载自奇舞周刊前言A*搜索算法是一种常见且应用广泛的图搜索和寻径算法。A*搜索算法是通过使用启发式函数来指导寻路,从而高效的保证找到一条最优路径。A*搜索算法最初的设计是用来解决最短路径问题。A*搜索算法于1968年,由斯坦福研究院的Peter Hart,Nils Nilsson以及Bertram Raphael首次发表。当$h$完全等于顶点n到目标点的实际成本,则A*算法将以较快的速度找到最优解。
  • 8使用A_star和Manhattan启发式拼图

    嗨,好,我需要用Java编写一个程序,以显示著名游戏8拼图的解决方案 (游戏的目的是以尽可能少的移动将瓷砖放置在它们的位置) 因此,使用我们老师给定的Astar课程,我们被要求实施3个以上的课程 Astar包含抽象方法,estimate()和successor()。 estimate()必须使用启发式曼哈顿,这是针对搜索树中的给定节点,estimate()应该返回距搜索目标有多远的估计 和 后继者必须实现一种方式来放置节点中特定图块的下一个可能动作,这是successor()应返回特定状态的所有可能后继者的...
  • A *搜索排序问题的启发式功能

    我的问题是使用A *搜索的实现对三个列表中给出的字符串进行排序,因此我需要开发一种启发式函数,该函数将使解决此问题的各种实例更为有效。 状态可以用3个列表的列表表示,例如: [[C B],[D],[H G F A E]] 我拿起任何堆栈的顶部并将其移动到任何堆栈 其他。例如,上方的H可以移动到C或D的顶部,而[H G]可以 将被移到第二个堆栈上以创建[H G D]等。在此域中,存在单位运营商成本,因此,无论要移动多少个字,每次移动的成本均为1。 目标是进行块的初始配置,并将其全部移至左侧的堆栈中。 从上到下...
  • A *搜索排序的启发式功能

    0下投最爱 我的问题是使用A *搜索的实现对三个列表中给出的字符串进行排序,因此我需要开发一种启发式函数,该函数将使解决此问题的各种实例更为有效。 可以用3个列表的列表来表示状态,例如:[[C B],[D],[H G F A E]] 我拿起任何堆栈的顶部并将其移至其他堆栈。例如,上面的H可以移动到C或D的顶部,[HG]可以移动到第二个堆栈上以创建[HGD]等。在此域中,存在单位运营商成本,因此每个搬家费用1,无论要搬多少个字。 目标是对块进行初始配置,然后将它们全部按从上到下的排序顺序移至左侧堆栈。例如,给...
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