A与A星算法

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A星算法

A星算法

A*路径规划初探作者:Panic 文章来源:Panic的小屋点击数:4316简介:A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,网友Panic翻译的一篇关于A*的算法。

附有图表,非常易懂。

相关链接Dijkstr a算法粒子群算法遗传算法A* 搜寻法初识A*算法译者序:很久以前就知道了A*算法,但是从未认真读过相关的文章,也没有看过代码,只是脑子里有个模糊的概念。

这次决定从头开始,研究一下这个被人推崇备至的简单方法,作为学习人工智能的开始。

这篇文章非常知名,国内应该有不少人翻译过它,我没有查找,觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。

经过努力,终于完成了文档,也明白的A*算法的原理。

毫无疑问,作者用形象的描述,简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法,相信每个读过的人都会对此有所认识(如果没有,那就是偶的翻译太差了--b)。

原文链接:/reference/articles/article2003.asp以下是翻译的正文。

(由于本人使用ultraedit编辑,所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表),也是为了避免未经许可链接的嫌疑,有兴趣的读者可以参考原文。

会者不难,A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。

这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。

取而代之的是,它只是描述算法的原理,使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。

最后,这篇文章没有程序细节。

你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。

如你所愿,我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。

压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本,如果你只是想看看它的运行效果,里面还包含了可执行文件。

我们正在提高自己。

让我们从头开始。

序:搜索区域假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点,如下图,绿色的是起点A,红色是终点B,蓝色方块是中间的墙。

[图1]你首先注意到,搜索区域被我们划分成了方形网格。

像这样,简化搜索区域,是寻路的第一步。

这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。

a星算法的原理

a星算法的原理

a星算法的原理A*算法的原理A*算法是一种常用的寻路算法,用于在图形化的环境中找到从起点到目标点的最短路径。

它结合了Dijkstra算法和贪心算法的优点,能够高效地找到最佳路径。

A*算法的核心思想是通过启发式函数来评估每个节点的价值,以选择下一个要探索的节点。

这个启发式函数通常被称为估价函数,它用来估计从当前节点到目标节点的距离。

A*算法会维护一个开放列表和一个关闭列表,来存储待探索的节点和已经探索过的节点。

A*算法的具体步骤如下:1. 初始化:将起点加入开放列表,并将其G值(起点到起点的实际代价)设置为0。

2. 进入循环:如果开放列表不为空,则继续执行循环。

3. 寻找最佳节点:从开放列表中选择估价函数值最小的节点作为当前节点,并将其移出开放列表,加入关闭列表。

4. 判断是否达到目标:如果当前节点是目标节点,则路径已找到,终止算法。

5. 遍历相邻节点:遍历当前节点的所有相邻节点。

6. 更新节点:计算每个相邻节点的G值和H值(估价函数值)。

如果该节点不在开放列表中,则将其加入开放列表,并更新其父节点为当前节点。

7. 重新排序开放列表:按照节点的F值(G值加上H值)重新排序开放列表,以便下一次循环时选择估价函数值最小的节点。

8. 继续循环:回到步骤2,继续执行循环。

9. 生成路径:当目标节点被加入关闭列表时,路径已找到。

通过回溯每个节点的父节点,从目标节点到起点生成最短路径。

A*算法的优势在于它能够根据启发式函数快速找到接近最佳路径的节点,从而减少了搜索的时间和空间复杂度。

启发式函数的选择对算法的性能影响很大,一个好的启发式函数能够提高算法的效率。

然而,A*算法也存在一些限制。

首先,如果启发式函数不是一致的(也称为单调的),则无法保证找到的路径是最短路径。

其次,A*算法在遇到图形中存在大量障碍物或者复杂的地形时,可能会产生大量的节点扩展,导致算法效率下降。

为了解决这些问题,研究者们提出了各种改进的A*算法,例如IDA*算法、Jump Point Search算法等。

a星算法的原理(一)

a星算法的原理(一)

a星算法的原理(一)A星算法1. 引言A星算法(A*算法)是一种常用的路径搜索算法,用于在图形上找到两个节点之间的最短路径。

该算法通过在搜索过程中利用启发式函数(heuristic)来评估每个节点的可能成本,以决定搜索哪个节点。

2. 原理概述A星算法基于图搜索算法,通过维护一个优先级队列来选择下一个要扩展的节点。

具体来说,算法按照优先级从高到低的顺序遍历节点,直到找到目标节点或队列为空。

3. 节点评估为了选择下一个要扩展的节点,A星算法使用了一个评估函数。

该函数将节点的价值估计为从起始节点到目标节点的实际成本加上启发式函数的估计值。

4. 启发式函数启发式函数是A星算法的核心。

它根据当前节点和目标节点的位置计算节点的估计成本。

这个估计成本应该是乐观的,即不会低估实际成本。

常用的启发式函数包括曼哈顿距离和欧式距离。

4.1 曼哈顿距离曼哈顿距离是通过水平和垂直距离计算两个点之间的距离。

对于二维平面上的点A(x1, y1)和点B(x2, y2),曼哈顿距离的计算公式为:|x1 - x2| + |y1 - y2|4.2 欧式距离欧式距离是通过直线距离计算两个点之间的距离。

对于二维平面上的点A(x1, y1)和点B(x2, y2),欧式距离的计算公式为:sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)5. 算法步骤A星算法的具体步骤如下: 1. 初始化起始节点和目标节点。

2. 将起始节点添加到待扩展节点的优先级队列中,其中其估计成本为0。

3. 循环执行以下步骤直到找到目标节点或队列为空: - 从优先级队列中选择估计成本最低的节点。

- 如果该节点是目标节点,算法结束。

- 否则,将该节点标记为已访问,并将其邻居节点添加到优先级队列中。

4. 如果队列为空且未找到目标节点,则表示目标节点无法达到。

6. 优缺点A星算法的优点在于它可以快速找到最短路径,并且能在找到路径之前通过启发式函数进行剪枝,减少搜索空间。

A星算法中文详解

A星算法中文详解

A星算法中文详解A*算法是一种图算法,用于找到从起始节点到目标节点的最短路径。

它是一种启发式算法,根据每个节点的估计成本来进行。

本文将详细介绍A*算法的原理、步骤和实现。

A* 算法的基本思想是在 Dijkstra 算法的基础上引入启发式函数,目的是在过程中尽量选择离目标节点更接近的路径。

启发式函数通常使用两个估计函数的和:g(n) 是从起始节点到当前节点的实际代价,h(n) 是当前节点到目标节点的估计代价。

通过评估 f(n) = g(n) + h(n) 的值,选择 f(n) 最小的节点作为下一步的节点。

这样,方向就会倾向于更接近目标节点的路径。

A*算法的步骤如下:1. 创建两个空集合:Open 集合和 Closed 集合。

Open 集合存储待考虑的节点,Closed 集合存储已经考虑过的节点。

2. 将起始节点添加到 Open 集合中,并初始化 g(n) 和 h(n) 的值。

3. 从 Open 集合中选择 f(n) 最小的节点作为当前节点,并将其移出 Open 集合,放入 Closed 集合中。

4.对当前节点的相邻节点进行遍历:- 如果相邻节点已经在 Closed 集合中,则忽略它。

- 如果相邻节点不在 Open 集合中,将其添加到 Open 集合,并计算g(n) 和 h(n) 的值。

- 如果相邻节点已经在 Open 集合中,计算经过当前节点到达相邻节点的 g(n) 值。

如果计算得到的 g(n) 值更小,则更新相邻节点的 g(n) 值。

5. 重复步骤 3 和 4,直到找到目标节点或者 Open 集合为空。

如果Open 集合为空且没有找到目标节点,则表示无法到达目标节点。

6.如果找到目标节点,可以通过回溯从目标节点到起始节点的路径。

路径上的节点可以通过每个节点的父节点指针找到。

以上就是A*算法的详细步骤。

A*算法的时间复杂度取决于启发式函数的选择和问题的规模。

通常情况下,A*算法的时间复杂度为O(b^d),其中b是分支因子,d是目标节点的最短路径长度。

a星算法原理

a星算法原理

a星算法原理1. 基本思路A* 算法是基于图模型的搜索算法,其中图由若干个节点和连接这些节点的边组成。

搜索的目标是在图上寻找一条从起点到终点的最优路径。

A* 算法的基本思路如下:(1)首先将起点加入open列表(即待搜索的节点列表),定义一个空的close列表(即已搜索的节点列表)。

(2)从open列表中取出F值最小的节点,将其加入close列表。

(3)若该节点为终点,则搜索完成,否则将它的相邻节点加入open列表。

(4)对于所有加入open列表的节点,计算它们的F值,并更新它们的父节点。

(5)重复步骤2-4,直到open列表为空或者找到终点。

F值由G值和H值组成:F =G + HG值表示从起点到该节点的实际代价,H值表示从该节点到终点的启发式估价(即一个估计值,不一定是实际值,但必须保证不小于实际值)。

1.启发式估价函数必须保证不小于实际代价。

2.启发式估价函数应该尽量接近实际代价,否则会影响搜索效率。

3.启发式估价函数不能产生死循环或者走回头路的情况。

2. 估价函数的选取(1)曼哈顿距离曼哈顿距离指两点之间横纵坐标差的绝对值之和。

曼哈顿距离是一种比较简单的启发式估价函数,它适用于只能沿水平或竖直方向移动的情况。

曼哈顿距离在斜着走的时候有一定的误差,不够精确。

(2)欧几里得距离欧几里得距离指两点之间的直线距离。

欧几里得距离是一种比较精确的启发式估价函数,它适用于可以在任何方向上移动的情况。

欧几里得距离会导致算法不够稳定,容易出现死循环的情况。

(3)切比雪夫距离(4)自定义估价函数如果以上的估价函数不能满足需要,还可以根据具体需求自定义估价函数。

自定义估价函数要满足启发式估价函数的基本要求,并且尽量简单易实现。

3. A*算法的优缺点(1)A*算法具有较高的搜索效率,并且能够找到最优解。

(2)A*算法能够通过启发式估价函数优化搜索路径,从而减少搜索量。

(1)A*算法的搜索效率和搜索结果非常依赖于所选择的估价函数,不同的估价函数可能产生完全不同的搜索结果。

a星算法资料

a星算法资料

A星算法A星算法是一种常用的路径规划算法,它可以在很多领域得到应用,如游戏开发、机器人导航等。

本文将介绍A星算法的原理、实现过程以及应用场景。

原理A星算法是一种启发式搜索算法,用于寻找从起点到目标点的最佳路径。

它基于Dijkstra算法和最小堆叠加了启发式因子来加速搜索过程。

A星算法在搜索过程中维护两个集合:开放集合和关闭集合。

开放集合存储待探索的节点,而关闭集合存储已经探索过的节点。

算法的核心思想是维护每个节点的估价函数f值,其中f值由节点到目标点的实际代价g值和节点到目标点的启发函数h值组成。

在每一步中,算法从开放集合中选择f值最小的节点进行拓展,并更新其邻居节点的f值。

实现过程1.初始化起点,并将其加入开放集合中,设置启发函数h值为起点到目标点的估计代价。

2.重复以下步骤直到目标节点被加入关闭集合:–从开放集合中选择f值最小的节点,将其加入关闭集合。

–针对选定节点的每个邻居节点,计算其新的f值并更新。

–如果邻居节点不在开放集合中,将其加入开放集合。

3.构建路径,反向回溯从目标节点到起点的最佳路径。

应用场景•游戏开发:A星算法可以用来实现游戏中的AI寻路,使NPC角色能够智能地避开障碍物。

•机器人导航:A星算法可以帮助机器人避开障碍物,规划出最优的路径来到目标点。

•交通规划:A星算法可以用来优化城市道路的规划,减少交通拥堵,提高车辆通行效率。

•资源调度:A星算法可以帮助企业在多个资源之间寻找最佳路径,提高资源利用率。

总之,A星算法在许多领域都有着广泛的应用,它的高效性和可扩展性使其成为一种非常有力的路径规划工具。

结语A星算法是一种非常经典的路径规划算法,其优秀的性能和广泛的应用使其成为计算机科学领域的重要研究内容。

希望本文介绍的内容对读者有所帮助,让大家更加深入了解A星算法的原理和应用。

a星算法的原理

a星算法的原理

a星算法的原理A\*算法是一种广泛应用于图形搜索和路径规划的启发式搜索算法。

它结合了Dijkstra算法的最短路径搜索和贪心算法的启发式估计,以高效地找到从起点到目标节点的最优路径。

A\*算法的原理如下:1. 定义开放列表(Open List)和封闭列表(Closed List):开始时,将起点放入开放列表,其余节点不在任何列表中。

2. 计算启发式估价函数(Heuristic Function):对于每个节点,使用启发式估价函数估计从该节点到目标节点的代价。

这个估价函数通常称为h(n),其中n是当前节点,h(n)是从节点n到目标节点的估计代价。

这个启发式估价函数必须满足两个条件:首先,h(n)不能大于节点n到目标节点的真实代价(也就是启发式函数要保持不低估);其次,h(n)要尽可能准确地估计节点n 到目标节点的代价,以便更好地引导搜索方向。

3. 计算综合代价函数(Total Cost Function):对于每个节点n,计算综合代价函数f(n) = g(n) + h(n),其中g(n)是从起点到节点n的实际代价(也就是起点到节点n的路径长度)。

4. 选择下一个扩展节点:从开放列表中选择f(n)值最小的节点n,将其移动到封闭列表中。

5. 扩展节点:对于选中的节点n,检查其相邻节点。

对于每个相邻节点,计算它们的综合代价函数f(n') = g(n') + h(n'),其中g(n')是从起点到节点n'的实际代价。

如果节点n'不在开放列表和封闭列表中,则将其添加到开放列表,并更新节点n'的父节点为节点n,并将g(n')和h(n')值记录下来。

如果节点n'已经在开放列表中,检查新的g(n')值是否更小,如果是,则更新其父节点为节点n,并更新g(n')的值。

如果节点n'已经在封闭列表中,也要检查新的g(n')值是否更小,如果是,则将其移回到开放列表中,并更新其父节点和g(n')的值。

a星算法 启发函数

a星算法 启发函数

a星算法启发函数在计算机领域中,寻找最短路径是一项重要的任务。

a星算法是一种通过预测下一步的最佳路线来寻找路径的启发函数算法。

本文将详细介绍a星算法的启发函数并分步骤阐述其工作原理。

1. 什么是a星算法a星算法是一种基于搜索算法的启发函数算法,用于寻找两点之间的最短路径。

在a星算法中,通过预测下一步最优的道路来辅助搜索,并通过实时的评估函数确定优先级,最终找到最优解。

2. a星算法的启发函数启发函数是a星算法的核心,用于预测下一步最优的道路。

启发函数通常表示为h(n),其中n是搜索算法中的当前节点/状态。

启发函数需要满足两个条件:首先,它必须是一种低估函数(Admissible Function),即它不能高估距离,否则搜索结果就不可能是最优解。

其次,它必须是一种一致函数(Consistent Function),即对于一个特定节点n和邻居节点m,满足h(n)≤(n,m)+ h(m)。

3. a星算法的工作原理a星算法的工作原理可以分为以下几个步骤:(1)将起点加入open列表,并设置评估函数f= g+h(g表示起点到当前节点的实际距离,h表示当前节点到终点的启发距离)。

(2)从open列表中选择一个节点,评估其评估函数f,并将其移动到close列表。

(3)对于当前节点的符合条件的每个邻居节点,执行以下步骤:a. 如果邻居节点不在open和close列表中,则将其添加到open列表中,并设置邻居节点的g值和h值。

b. 如果邻居节点在open列表中,则根据其g值判断是否需要更新节点路径。

c. 如果邻居节点在close列表中,跳过该节点。

(4)重复步骤(2)和(3)直到找到终点节点或发现open列表为空。

(5)如果找到终点节点,则遵循节点路径从start到end,并返回结果。

4. 注意事项在a星算法中,启发函数的选择很重要。

如果h(n)高估了预测距离,算法可能会失去最优解。

因此,需要选择恰当的启发函数。

人工智能(A星算法)

人工智能(A星算法)

(A星算法)本文档介绍了中的A星算法的详细内容。

A星算法是一种常用的搜索算法,用于求解图中路径问题。

本文将从算法原理、具体步骤以及优化方案等方面进行详细介绍。

1.算法原理A星算法是一种启发式搜索算法,通过估算每个节点到目标节点的代价来确定搜索的方向。

具体而言,A星算法使用了两个评估函数:g(x)表示从起始节点到当前节点的实际代价,h(x)表示从当前节点到目标节点的预估代价。

通过综合考虑这两个代价,选择最优路径进行搜索。

2.算法步骤2.1 初始化首先,创建一个空的开放列表用于存储待搜索的节点,以及一个空的关闭列表用于存储已搜索过的节点。

将起始节点添加到开放列表中。

2.2 循环搜索2.2.1 选择最优节点从开放列表中选择具有最小f(x) = g(x) + h(x)值的节点作为当前节点。

2.2.2 扩展相邻节点对当前节点的相邻节点进行扩展,计算它们的g(x)和h(x)值,并更新它们的父节点和f(x)值。

2.2.3 判断终止条件如果目标节点属于开放列表中的节点,则搜索结束。

如果开放列表为空,表示无法找到路径,搜索也结束。

2.2.4 更新列表将当前节点从开放列表中移除,并添加到关闭列表中,表示已经搜索过。

2.3 构建路径从目标节点开始,通过追踪每个节点的父节点,直到回溯到起始节点,构建出最优路径。

3.算法优化3.1 启发函数的选择选择合适的启发函数可以极大地影响算法的效率和搜索结果。

常用的启发函数有曼哈顿距离、欧几里得距离等。

根据具体问题的特点,选择合适的启发函数进行优化。

3.2 剪枝策略在节点扩展过程中,通过对相邻节点的估价值进行快速筛选,可以减少搜索的时间和空间开销。

根据具体问题的特点,设计合理的剪枝策略,减少无效节点的扩展。

4.附件本文档没有涉及附件内容。

5.法律名词及注释A星算法:是一种常用的搜索算法,用于求解图中路径问题。

目前该算法已经广泛应用于领域。

6.结束标识。

A星算法详解范文

A星算法详解范文

A星算法详解范文
一、A星算法简介
A星算法是一种在图上寻找最短路径的算法,它结合了启发式,动态
规划和图论中的最短路径算法。

A星算法合并了确定性和启发式的优点,
既去发探索有可能的解决方案,又利用估计信息避免许多无用。

A星算法
因为不依赖于模型,被广泛用于路径规划,机器人,计算机视觉等领域。

二、A星算法的估价函数
A星算法是一种非常重要的启发式算法,主要的思想是通过估计函数
f(n)来代表当前状态n,这个函数应该反映从当前状态到目标状态的距离。

在A星算法中,f(n)代表的是什么呢?
A星算法的估价函数f(n)是一种有启发性的策略,它是状态n的“总
消费成本”,其计算公式为:f(n)=g(n)+h(n),其中,g(n)表示从起点到
当前状态n的实际成本,h(n)表示从当前状态n到目标状态的估计成本,
又称为启发函数。

三、A星算法的原理
A星算法以每个节点为中心,按照代价估计f(n)从小到大查找,从起
点开始,每次新扩展出最小f值的节点,如果该节点是终点,则找到了最
短路径,否则继续进行。

A星算法的策略主要有两种:一种是开放表open。

A-Star算法详解(1)

A-Star算法详解(1)

1.再次遍历open list,找到其中 F值最小的方格。也称其为选定 方格。 2.对选定方格重复前面的操作: • 从open list中取出放到close
list中。 • 检查与该方格相邻的每个格
子,忽略其中已在close list或 者不可通过的格子。 如果检查到的格子不在open list 中,则将其加入到open list。并 且将选定方格设定为他们的父节 点。 新加入的方格如图所示:
• 如果没有,不做操作。 • 如果有,将该方格的父节点设
置为选定方格,并重新计算其 F值和G值。
如图所示,检查后的G值为34和 38,比原来28,24大,所以不做 任何操作。
B
34 30 24 20 14 30 10 40 14 50
64 44 44 50 64
38 40 34 30 38 40
10 60
B
24 20 14 30 10 40 14 50
44 44 50 64
28 30 10 40
10 60
58 50 A 70
14 50 10 60 14 70
64 70 84
精选课件
8
8.
继续搜索:
• 如果检查到的格子在open list 中,则检查经过选定方格到达 该方格,是否有更小的G值。
• 如果没有,不做操作。 • 如果有,将该方格的父节点设
估价函数: 从当前节点移动到目标节点的预估费用。 其形式一般为:f(x) = g(x) + h(x); g(x)为从初始节点到节点x付出的实际代价; h(x)为从节点x到目标节点的最优路径的估计代价
开启列表(open list):存放待检查方格及其周围的状态为可移动的方 格。
关闭列表(close list):存放开启列表中保存的且不需要再次检查的方格。

A星算法详细讲解_通俗易懂初学者必看

A星算法详细讲解_通俗易懂初学者必看

A星算法详细讲解_通俗易懂初学者必看A*算法是一种常用于路径规划的算法。

它是一种启发式的算法,通过估计距离来选择最有可能的路径。

这篇文章将详细介绍A*算法的工作原理和基本步骤。

A*算法的核心思想是维护一个开放列表和一个闭合列表。

初始时,将起点加入开放列表。

然后,从开放列表中选择一个节点,称为当前节点。

接下来,对当前节点的相邻节点进行处理。

将其加入开放列表并计算其启发式评估值。

启发式评估值通常是通过两个部分来计算的:G值和H值。

G值表示从起点到当前节点的实际代价,H值表示从当前节点到目标节点的估计代价。

可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等方式来计算H值。

在处理相邻节点时,需要判断它们是否已经存在于开放列表或闭合列表中。

如果节点已经存在于开放列表中,那么要比较新的G值和旧的G值。

如果新的G值更小,那么更新节点的G值和父节点。

如果节点已经存在于闭合列表中,那么忽略它。

在处理完相邻节点后,将当前节点加入闭合列表,并选择下一个节点作为当前节点。

重复这个过程,直到找到目标节点或者开放列表为空。

如果找到目标节点,就可以通过回溯从目标节点找到起点,得到最终的路径。

A*算法的优点是在保证找到最短路径的情况下,能够快速找到一个近似最佳路径。

它的效率较高,并且可以应用于不同的问题领域,如图像处理、游戏设计和机器人路径规划等。

然而,A*算法也存在一些限制。

由于它是基于启发式评估值的,所以在遇到复杂的迷宫或者障碍物时,可能不能找到最优解。

此外,A*算法也对内存的消耗较大,因为需要维护两个列表。

为了提高A*算法的效率和准确性,可以采用一些优化措施。

例如,可以使用二叉堆等数据结构替代列表,以提高节点的速度。

此外,还可以使用更精确的启发式函数来改进路径的估计。

总结起来,A*算法是一种常用于路径规划的算法。

它通过维护一个启发式评估值的列表来选择最有可能的路径。

虽然它有一些限制,但通过一些优化措施可以提高效率和准确性。

初学者可以通过详细了解A*算法的工作原理和基本步骤,来理解并应用该算法。

机器人自主路径规划算法及应用

机器人自主路径规划算法及应用

机器人自主路径规划算法及应用近年来,随着技术的发展,机器人已经逐渐成为工业生产线上和家庭服务中的得力助手。

不过,当机器人在生产线上工作或是家庭中协助人们完成日常任务时,它们常常需要能够自主地规划路径以适应环境的变化。

机器人自主路径规划是一项非常重要的任务,本文将需要介绍机器人自主路径规划算法及应用,包括机器人路径规划的意义、机器人路径规划算法、机器人路径规划的应用和未来机器人路径规划的展望。

一、机器人路径规划的意义机器人自主路径规划是指,在不受人的干预的情况下,机器人能够根据自身的传感器信息和输入的目标位置信息推断出应该走的最佳路径。

因此,机器人的路径规划算法是机器人的核心机制。

机器人路径规划可以应用于工业自动化生产线、仓库自动化管理、卫星导航等领域,也可以应用于日常家用机器人的服务,例如获取家庭中某个特定物品等。

机器人自主路径规划的意义在于,通过优化路径规划算法,可以使机器人能够更快、更安全地完成工作,提高工作效率和服务质量。

二、机器人路径规划算法机器人路径规划的关键是算法,机器人路径规划算法的设计取决于其应用领域。

下面我们将介绍一些基本的机器人路径规划算法。

1. A*算法A*算法又叫A星算法,是目前比较常用的路径规划算法。

它通过评估每个节点(位置)周围的代价(代价指的可以是两点之间的距离、两点之间的安全度等等)来评估哪个节点是最佳选择。

节点越佳,相应的路径就越佳。

相对于其他路径规划算法,A*算法的效率相对更高。

2. Dijkstra算法Dijkstra算法是寻找无向图和有向图中最短路径的算法。

也就是说,通过Dijkstra算法,机器人能够找到从起点到目标点的最短路径。

3. RRT(随机快速探索)算法RRT算法是一种比较新的路径规划算法。

RRT算法是基于一种被称作“可扩展随机树”的数据结构的,通过将地图形状分解为许多节点,然后从起点开始随机搜索,找到最优路径。

RRT算法相对而言较新,但是在某些特定场合,如避免动态障碍物等,它的效率更高。

A星算法的简单原理

A星算法的简单原理

A星算法的简单原理A星算法(A* algorithm)是一种常用于路径规划的算法,它能够在图形中找到最短路径。

本文将详细介绍A星算法的原理及其实现过程。

一、A星算法的原理A星算法是一种启发式算法,它通过估计离目标节点最短距离来为每个节点评分,从而决定下一步应该扩展的节点。

A星算法通常用于二维图形中,其中每个节点都有一定的代价或权重。

1. 创建一个开放列表(open list)和一个关闭列表(closedlist)。

-开放列表用于保存可能成为最佳路径的节点。

-关闭列表用于保存已经扩展过的节点。

2.将起始节点添加到开放列表中,并设置其启发式评分(也称为f值)为0。

3.重复以下步骤,直到找到目标节点或者开放列表为空。

a.从开放列表中选择一个节点,称之为当前节点。

选择当前节点的依据是当前节点的f值最低。

b.将当前节点移到关闭列表中。

c.对当前节点的邻居节点进行遍历。

d.对于每个邻居节点,判断它是否在关闭列表中,如果是则忽略。

其父节点为当前节点。

同时计算邻居节点的f值、g值和h值。

-g值是起始节点到当前节点的实际代价。

-h值是当前节点到目标节点的估计代价,也称为启发式评估。

-f值是g值和h值的和,用于排序开放列表中的节点。

4.当找到目标节点时,可以通过遍历每个节点的父节点,从而最终得到最短路径。

5.如果开放列表为空,表示找不到目标节点,路径规划失败。

二、A星算法的实现1.定义节点类:节点类包含节点的坐标、父节点、g值和h值等属性。

2.创建开放列表和关闭列表:开放列表用于保存可能成为最佳路径的节点,关闭列表用于保存已经扩展过的节点。

3.初始化起始节点和目标节点,并将起始节点添加到开放列表中。

4.重复以下步骤,直到找到目标节点或者开放列表为空。

a.从开放列表中选择一个节点,称之为当前节点。

选择当前节点的依据是当前节点的f值最低。

b.将当前节点移到关闭列表中。

c.对当前节点的邻居节点进行遍历,计算邻居节点的f值、g值和h 值。

人工智能(A星算法)(一)

人工智能(A星算法)(一)

人工智能(A星算法)(一)引言概述:人工智能(A*算法)是一种用于路径规划的搜索算法,该算法被广泛应用于各个领域,如游戏开发、机器人导航等。

A*算法通过在搜索过程中综合利用启发式函数和已知信息,能够高效地找到最佳路径。

本文将介绍A*算法的原理和基本步骤,并探讨其在实际应用中的优势。

正文:1. A*算法的原理1.1 启发式函数的定义和作用1.2 评估节点的代价函数1.3 维护开放和关闭的节点集合1.4 估计最佳路径的方法1.5 A*算法的搜索策略2. A*算法的基本步骤2.1 初始化起始节点和目标节点2.2 将起始节点加入开放节点集合2.3 选择代价最小的节点进行扩展2.4 遍历邻居节点并更新代价值2.5 重复以上步骤直到找到目标节点或无可扩展节点3. A*算法在游戏开发中的应用3.1 实现敌人的路径规划3.2 优化AI角色的移动策略3.3 支持实时地图生成和动态障碍物避免3.4 提高游戏性和玩家体验3.5 减少计算资源的占用4. A*算法在机器人导航中的应用4.1 用于路径规划和障碍物回避4.2 实现智能家居的自动导航4.3 支持无人驾驶车辆的自动驾驶4.4 优化物流机器人的运输路径4.5 减少任务执行时间和成本5. A*算法的优势和局限性5.1 高效地找到最佳路径5.2 能够应对复杂的地图和动态的环境5.3 适用于多种应用场景5.4 可以灵活调整启发式函数进行性能优化5.5 在某些情况下可能出现局部最优解或搜索耗时较长的问题总结:本文介绍了人工智能(A*算法)的原理、基本步骤以及在游戏开发和机器人导航中的应用。

A*算法通过综合利用启发式函数和已知信息,能够高效地找到最佳路径,并且在多种应用场景中具有一定的优势。

然而,该算法也存在局部最优解和搜索耗时较长的缺点。

尽管如此,通过合理调整启发式函数和优化算法实现,A*算法仍然是一种高效的路径规划算法。

带权重的最短路径算法

带权重的最短路径算法

带权重的最短路径算法带权重的最短路径算法在计算机科学中,最短路径算法是解决许多问题的重要算法之一。

在许多应用程序中,寻找从一个给定点到另一个给定点的最短路径是一个常见的问题。

然而,在现实生活中,不同的路径之间可能具有不同的成本或距离。

因此,考虑权重最短路径问题是更符合实际的。

带权重的最短路径算法是用于在给定一组节点和它们之间的边的权重(或成本)时计算从一个节点到另一个节点的最短路径的算法。

权重最短路径算法主要用于路由协议、地图应用中的导航、网络分析等领域。

本文将介绍几种常见的带权重的最短路径算法。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法是解决单源最短路径问题(给定起点和目标点,寻找从一个起点到其他所有点的最短路径)的常用算法。

该算法始于起点,将该点的距离设为0,然后通过计算每个节点到原始节点的距离来逐步扩展图。

初始所有节点的距离为无穷大。

算法实现的关键是使用优先队列来存储节点和它们的距离。

在算法执行过程中,会不断将距离最小的节点作为源来计算它的邻居节点的距离。

当最终距离被更新时,我们将新的节点和距离加入到优先队列中。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(E + V log V),E 为边的数量,V为节点的数量。

这个算法的优点是它对于所有边权重都是正数的图表现很好。

然而,它不能用于包含负权重的图,因为在这种情况下,该算法可能不会找到最短路径。

2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是解决单源最短路径问题的一种算法,它能够找到任意图的最短路径,包括负权重的情况。

但是该算法的时间复杂度为O(VE),因此它没有Dijkstra算法的效率。

Bellman-Ford算法通过迭代来计算最短路径。

算法使用一个数组来存放起点到其他每个点的最短距离。

在迭代的每一轮中,相邻的边都被检查,以查看是否有更短的路径。

如果进行了V-1轮迭代后距离数组没有被更新,则算法可以结束,因为没有更短的路径比已知的路径更佳。

astar(a星)算法(精)

astar(a星)算法(精)

astar(a星)算法(精)A*算法原理简介A*(A-Star)算法是⼀种静态路⽹中求解最短路最有A star算法在静态路⽹中的应⽤效的⽅法。

公式表⽰为: f(n)=g(n)+h(n),其中f(n) 是节点n从初始点到⽬标点的估价函数,g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n到⽬标节点最佳路径的估计代价。

保证找到最短路径(最优解的)条件,关键在于估价函数h(n)的选取:估价值h(n)<= n到⽬标节点的距离实际值,这种情况下,搜索的点数多,搜索范围⼤,效率低。

但能得到最优解。

如果估价值>实际值, 搜索的点数少,搜索范围⼩,效率⾼,但不能保证得到最优解。

估价值与实际值越接近估价函数取得就越好例如对于⼏何路⽹来说,可以取两节点间欧⼏理德距离(直线距离)做为估价值,即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny));这样估价函数f在g值⼀定的情况下,会或多或少的受估价值h的制约,节点距⽬标点近,h值⼩,f值相对就⼩,能保证最短路的搜索向终点的⽅向进⾏。

明显优于Dijstra算法的毫⽆⽆⽅向的向四周搜索。

conditions of heuristicOptimistic (must be less than or equal to the real cost)As close to the real cost as possible详细内容主要搜索过程伪代码如下:创建两个表,OPEN表保存所有已⽣成⽽未考察的节点,CLOSED表中记录已访问过的节点。

算起点的估价值;将起点放⼊OPEN表;while(OPEN!=NULL){从OPEN表中取估价值f最⼩的节点n;if(n节点==⽬标节点){break;{算X的估价值;if(X in OPEN){if( X的估价值⼩于OPEN表的估价值 ){把n设置为X的⽗亲;更新OPEN表中的估价值; //取最⼩路径的估价值}}if(X inCLOSE) {if( X的估价值⼩于CLOSE表的估价值 ){把n设置为X的⽗亲;更新CLOSE表中的估价值;把X节点放⼊OPEN //取最⼩路径的估价值}}if(X not inboth){把n设置为X的⽗亲;求X的估价值;并将X插⼊OPEN表中; //还没有排序}}//end for将n节点插⼊CLOSE表中;按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是⽐较OPEN表内节点f的⼤⼩,从最⼩路径的节点向下进⾏。

A及A星算法

A及A星算法

只是用一个二维状态数组,结果迂回搜索导致超时.out of the HarbourProblem Description题目原文是英文的,而且比较繁琐。

我修饰转述如下:小强被海盗抓到了,海盗把他和他的船“小强号”关在一个水狱里。

小强拿到了小红给他的一张水狱地图,地图由h行w列字符组成(3 <= h;w <= 500), ,字符共有四种:S:小强和他的“小强号”的起始位置,他要从这里逃跑。

#:不能逾越的石墙. :水道,小强号可以直接通过@:栅栏水道已知:小强打开栅栏需要d分钟 (0 <= d <= 50);小强号通过单位水道的时间为1分钟;水狱一定有出口。

输入:t(一共有t组测试数据)h w d 以及水狱地图 (每组测试数据输入一次)输出:小强出狱的最短时间(和路线)。

Sample Input26 5 7######S..##@#.##...##@####.###4 5 3######S#.##@..####@#Sample Output1611分析:从S点开始,广度优先搜索,寻找出口。

由于有栅栏,不能保证搜索的当前结点是“耗时最少”的优先搜索,对当前结点耗时v取权重,采用优先队列。

code:(普通广度搜索,超时)#include<iostream>#include<queue>using namespace std;#define N 501#define big 9int h,w,d,sx,sy,t,i,j;int tv[N][N];char maze[N][N];int offset[4][2]={{-1,0},{0,-1},{1,0},{0,1}};struct pos{int x;int y;};int bfs(){int mymin=big;pos start,temp,temp1;=sx,=sy;tv[sx][sy]=0;queue<pos> q;(start);while(!()){temp=();();if==0||==h-1||==0||==w-1)if(mymin>tv[][]+1)mymin=tv[][]+1;printf("path: %d %d %c\n",,,maze[][]);for(i=0;i<4;i++){pos temp1;=+offset[i][0];=+offset[i][1];if<0||>=h||<0||>=w)continue;if(maze[][]=='.')if(tv[][]>tv[][]+1){tv[][]=tv[][]+1;(temp1);}if(maze[][]=='@')if(tv[][]>tv[][]+d+1){tv[][]=tv[][]+1+d;(temp1);} }}return mymin;}int main(){cin>>t;while(t--){cin>>h>>w>>d;getchar();for(i=0;i<h;i++){for(j=0;j<w;j++){scanf("%c",&maze[i][j]); 水道,可以入队if(maze[][]=='.'){=+1;(temp1);used[][]=1;}水道,可以入队if(maze[][]=='.'){=+1;(temp1);used[][]=1;lastp[][].x=;lastp[][].y=;lastp[][].v=;}=;lastp[][].y=;lastp[][].v=;}}}}void show(){printf("the path:\n");cout<<ex<<" "<<ey<<endl;int i,j;i=ex,j=ey;while(maze[i][j]!='S');j=lastp[ii][jj].y;}printf("the route:\n");for(i=0;i<h;i++){for(j=0;j<w;j++){cout<<maze[i][j]; }cout<<endl;}cout<<endl;}int main(){cin>>t;while(t--){cin>>h>>w>>d; getchar();##@#.##...##@####.###the shortest time:16 the path:5 16 25 24 24 34 43 42 42 3the route:######S ##@# ## ## #### ###4 5 3######S#.##@..####@#the shortest time:11 the path:3 34 43 43 33 2the route:######S#.## #### #*/网上转的priority_queue用法的例子转自之优先队列原本以为priority_queue很简单,才知道原来懂的只是最简单的形式。

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只是用一个二维状态数组,结果迂回搜索导致超时./showproblem.php?pid=4198Quick out of the HarbourProblem Description题目原文是英文的,而且比较繁琐。

我修饰转述如下:小强被海盗抓到了,海盗把他和他的船“小强号”关在一个水狱里。

小强拿到了小红给他的一张水狱地图,地图由h行w列字符组成(3 <= h;w <= 500), ,字符共有四种:S:小强和他的“小强号”的起始位置,他要从这里逃跑。

#:不能逾越的石墙. :水道,小强号可以直接通过@:栅栏水道已知:小强打开栅栏需要d分钟 (0 <= d <= 50);小强号通过单位水道的时间为1分钟;水狱一定有出口。

输入:t (一共有t组测试数据)h w d 以及水狱地图 (每组测试数据输入一次)输出:小强出狱的最短时间(和路线)。

Sample Input26 5 7######S..##@#.##...##@####.###4 5 3######S#.##@..####@#Sample Output1611分析:从S点开始,广度优先搜索,寻找出口。

由于有栅栏,不能保证搜索的当前结点是“耗时最少”的优先搜索,对当前结点耗时v取权重,采用优先队列。

code:(普通广度搜索,超时)#include<iostream>#include<queue>using namespace std;#define N 501#define big 999999999int h,w,d,sx,sy,t,i,j;int tv[N][N];char maze[N][N];int offset[4][2]={{-1,0},{0,-1},{1,0},{0,1}};struct pos{int x;int y;};int bfs(){int mymin=big;pos start,temp,temp1;start.x=sx,start.y=sy;tv[sx][sy]=0;queue<pos> q;q.push(start);while(!q.empty()){temp=q.front();q.pop();if(temp.x==0||temp.x==h-1||temp.y==0||temp.y==w-1)if(mymin>tv[temp.x][temp.y]+1)mymin=tv[temp.x][temp.y]+1;printf("path: %d %d %c\n",temp.x,temp.y,maze[temp.x][temp.y]);for(i=0;i<4;i++){pos temp1;temp1.x=temp.x+offset[i][0];temp1.y=temp.y+offset[i][1];if(temp1.x<0||temp1.x>=h||temp1.y<0||temp1.y>=w)continue;if(maze[temp1.x][temp1.y]=='.')if(tv[temp1.x][temp1.y]>tv[temp.x][temp.y]+1){tv[temp1.x][temp1.y]=tv[temp.x][temp.y]+1;q.push(temp1);}if(maze[temp1.x][temp1.y]=='@')if(tv[temp1.x][temp1.y]>tv[temp.x][temp.y]+d+1){tv[temp1.x][temp1.y]=tv[temp.x][temp.y]+1+d;q.push(tem p1);}}}return mymin;}int main(){cin>>t;while(t--){cin>>h>>w>>d;getchar();for(i=0;i<h;i++){for(j=0;j<w;j++){scanf("%c",&maze[i][j]);//cin>>maze[i][j];tv[i][j]=big;if(maze[i][j]=='S'){sx=i;sy=j;}}getchar();}printf("%d\n",bfs());//cout<<bfs()<<endl;}}code:改用优先队列,以到达该结点的时间v为权重,每次使v最小的结点出队,即所谓“A算法”#include<iostream>#include<queue>using namespace std;#define N 501int h,w,d,sx,sy,t,i,j;bool used[N][N];char maze[N][N];int offset[4][2]={{-1,0},{0,-1},{1,0},{0,1}};//方向数组struct pos{int x;int y;int v;};struct cmp//这样之后出队序列就是由小到大,搜索结点时优先搜索v(从S到当前结点耗费的时间)小的结点。

{bool operator()(const pos &p1,const pos &p2)return p1.v>p2.v;};int bfs(){pos start,temp,temp1;//start为搜索起点,temp为当前搜索的结点,temp1为当前结点的扩展结点start.x=sx,start.y=sy,start.v=0;priority_queue<pos,vector<pos>,cmp> q;//注意拉,用优先级队列,小根堆q.push(start);while(!q.empty()){temp=q.top();q.pop();//若temp结点从队列中出来,一定是水道或者栅栏,如果处于地图边缘,只要在该位置划船1分钟就出水狱了if(temp.x==0||temp.x==h-1||temp.y==0||temp.y==w-1)return temp.v+1;//对当前结点进行上下左右四个方向的搜索for(i=0;i<4;i++){pos temp1;temp1.x=temp.x+offset[i][0];temp1.y=temp.y+offset[i][1];//拓展位置如果超过地图或者先前已经被搜索过,直接略过if(used[temp1.x][temp1.y]==1||temp1.x<0||temp1.x>=h||temp1.y<0||temp 1.y>=w)continue;//拓展结点为 "." 水道,可以入队if(maze[temp1.x][temp1.y]=='.'){temp1.v=temp.v+1;q.push(temp1);used[temp1.x][temp1.y]=1;}//拓展结点temp1为“@”栅栏,可以入队,入队时已经算好从S到temp1的时间 temp1.v if(maze[temp1.x][temp1.y]=='@'){temp1.v=temp.v+1+d;q.push(temp1);used[temp1.x][temp1.y]=1;}}}}int main(){cin>>t;while(t--){cin>>h>>w>>d;getchar();//为了在后面使用scanf读入字符,解决换行问题for(i=0;i<h;i++){for(j=0;j<w;j++){scanf("%c",&maze[i][j]);used[i][j]=0;if(maze[i][j]=='S'){sx=i;sy=j;}}getchar();//为了使用scanf读入字符,解决换行问题}printf("%d\n",bfs());}}code:A*算法在A算法基础上做改进,对结点以预测总耗费时间作为权重按由小到大排序。

预测总耗费时间=当前耗费时间+预期最小耗费时间。

预期最小耗费时间=该结点距离地图最近边缘的距离。

只需要在源代码上修改队列排序函数:cmpint mymin(int a,int b,int c,int d){a=a<b?a:b;c=c<d?c:d;return (a<c?a:c);}struct cmp{bool operator()(const pos &p1,const pos &p2){return(p1.v+mymin(p1.x,p1.y,h-1-p1.x,w-1-p1.y)>p2.v+mymin(p2.x,p2.y,h-1-p2.x,w-1-p2.y ));}};code:在A算法基础上打印路径#include<iostream>#include<queue>using namespace std;#define N 501int h,w,d,sx,sy,t,i,j,ex,ey;struct pos{int x;int y;int v;};int offset[4][2]={{-1,0},{0,-1},{1,0},{0,1}};//方向数组 up left down rightbool used[N][N];char maze[N][N];pos lastp[N][N];struct cmp//这样之后出队序列就是由小到大,搜索结点时优先搜索v(从S到当前结点耗费的时间)小的结点。

{bool operator()(const pos &p1,const pos &p2){return (p1.v>p2.v);}};int bfs(){pos start,temp,temp1;//start为搜索起点,temp为当前搜索的结点,temp1为当前结点的扩展结点start.x=sx,start.y=sy,start.v=0;priority_queue<pos,vector<pos>,cmp> q;//注意拉,用优先级队列,小根堆q.push(start);while(!q.empty()){temp=q.top();q.pop();//若temp结点从队列中出来,一定是水道或者栅栏,如果处于地图边缘,只要在该位置划船1分钟就出水狱了if(temp.x==0||temp.x==h-1||temp.y==0||temp.y==w-1){ex=temp.x;ey=temp.y;return temp.v+1;}//对当前结点进行上下左右四个方向的搜索for(i=0;i<4;i++){pos temp1;temp1.x=temp.x+offset[i][0];temp1.y=temp.y+offset[i][1];//拓展位置如果超过地图或者先前已经被搜索过,直接略过if(used[temp1.x][temp1.y]==1||temp1.x<0||temp1.x>=h||temp1.y<0||temp 1.y>=w)continue;//拓展结点为 "." 水道,可以入队if(maze[temp1.x][temp1.y]=='.'){temp1.v=temp.v+1;q.push(temp1);used[temp1.x][temp1.y]=1;lastp[temp1.x][temp1.y].x=temp.x;lastp[temp1.x][temp1.y].y=temp.y;lastp[temp1.x][temp1.y].v=temp1.v;}//拓展结点temp1为“@”栅栏,可以入队,入队时已经算好从S到temp1的时间 temp1.v if(maze[temp1.x][temp1.y]=='@'){temp1.v=temp.v+1+d;q.push(temp1);used[temp1.x][temp1.y]=1;lastp[temp1.x][temp1.y].x=temp.x;lastp[temp1.x][temp1.y].y=temp.y;lastp[temp1.x][temp1.y].v=temp1.v;}}}}void show(){printf("the path:\n");cout<<ex<<" "<<ey<<endl;int i,j;i=ex,j=ey;while(maze[i][j]!='S')//(!(i==sx&&j==sy)){maze[i][j]=' ';cout<<i+1<<" "<<j+1<<endl;int ii,jj;ii=i;jj=j;i=lastp[ii][jj].x;j=lastp[ii][jj].y;}printf("the route:\n");for(i=0;i<h;i++){for(j=0;j<w;j++){cout<<maze[i][j];}cout<<endl;}cout<<endl;}int main(){cin>>t;while(t--){cin>>h>>w>>d;getchar();//为了在后面使用scanf读入字符,解决换行问题 for(i=0;i<h;i++)for(j=0;j<w;j++)used[i][j]=0;for(i=0;i<h;i++){for(j=0;j<w;j++){scanf("%c",&maze[i][j]);used[i][j]=0;if(maze[i][j]=='S'){sx=i;sy=j;}}getchar();//为了使用scanf读入字符,解决换行问题 }printf("the shortest time:%d\n",bfs());show();}}/*26 5 7######S..##@#.##...##@####.###the shortest time:16the path:5 16 25 24 24 34 43 42 42 3the route:######S ##@# ## ## #### ###4 5 3######S#.##@..####@#the shortest time:11the path:3 34 43 43 33 2the route:######S#.## #### #*/网上转的priority_queue用法的例子转自/s/blog_5e518b010100kbts.htmlSTL之优先队列原本以为priority_queue很简单,才知道原来懂的只是最简单的形式。

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