首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

A星算法理解_a星算法例题

为了进行路径规划算法是不可回避的:启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的,如:f(n) = g(n) + h(n) 。g(n)为起点到当前位置的实际路径长度,h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动,就是因为估价函数所导致的。h(n)=0时,意味着此时是盲目搜索,当h(n)越复杂,即约束的条件越多,耗费的时间就越多,而减少约束条件,则可能得到的并不是最优路线。在A算法中,估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n),h’(n)为n到目标的直线最短距离,也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的,也正是如此,所找到的路径是最短路径。

02
领券