基于A_算法的游戏地图最短路径搜索
基于A算法的路径规划研究综述
11网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software EngineeringA*（A-Star ）算法是一种静态路网中求解最短路径的直接搜索方法，因其灵活简便和对完整性及最优性的保证得以在机器人低维路径规划领域中广泛应用。
但同时也存在以下缺陷：一是在大规模环境中应用时，节点网络非常庞大，算法运行时间长；二是扩展节点时占用内存开销较大；三是计算复杂度依赖环境网格分辨率大小。
针对这些缺陷，已有很多学者提出了改进。
本文首先介绍A*算法原理并进行影响因素分析，然后从启发函数、搜索策略、数据存储与查找等方面介绍A*算法的改进方法及研究现状，进而展望了算法未来发展和面临的挑战。
1 A*算法原理A*算法是一种有序搜索算法，相比于Dijkstra 算法，加入了启发函数，使其朝着目标点有方向性的扩展节点，因此算法效率有了较大的提升。
A*算法的特点是，对于遍历的每一个节点，都采用一个评价函数f(n)来计算其通过该节点的代价，在每一次搜索时总是选择当前位置周围通行代价f(n)最小的点来扩展，如此从起始节点不断搜索直到找到目标节点，生成一条通行代价最小的路径。
关于评价函数的计算方式如下式：f(n)=g(n)+h(n) （1）其中，h(n)代表从当前点到目标点的估计代价，同时也是启发函数，g(n)计算方式为从起点到节点n 的实际行走距离。
2 算法分析由原理分析可知，影响A*算法搜索效率的主要因素是：2.1 启发函数的设置一般来说，从当前节点到目标点的启发函数一般小于实际路径代价，这样才可能得到最优解，但同时会增加扩展的节点数，增大算法时间开销。
理想情况是启发函数h(n)恰好等于实际路径代价，这样扩展节点最少，且刚好能找到最优路径。
2.2 访问open表寻找f(n)最小值的时间开销大传统的open 表可能采用Array 、List 、Queue 等结构来存储节点信息，随着搜索深度越深，要查找的节点就越多，每次扩展节点时都需要对open 表排序，查找f 最小值的节点，这会耗费部分时间，所以优化open 表的排序和查找是一个关键的改进方向。
postgis数据库的最短路径方法
postgis数据库的最短路径方法
在PostGIS数据库中，最短路径问题通常使用Dijkstra算法或A算法来解决。
这些算法可以在PostGIS的路径搜索函数中使用。
1. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种用于在图形中找到最短路径的算法。
在PostGIS中，可以使用`pgr_dijkstra`函数来计算最短路径。
该函数接受起点和终点的几何数据，以及一个包含道路信息的几何数据表作为参数，并返回最短路径的结果。
2. A算法：A算法是一种启发式搜索算法，它结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的优点。
在PostGIS中，可以使用`pgr_astar`函数来计算最短路径。
该函数的使用方式和`pgr_dijkstra`类似，但它使用了A算法来计算最短路径。
无论使用哪种算法，都需要提供起点和终点的几何数据，以及包含道路信息的几何数据表。
这些数据可以通过查询数据库或从地图服务中获取。
在计算最短路径时，还需要指定道路的权重（例如长度、时间等），以便算法能够根据这些权重计算出最短路径。
需要注意的是，计算最短路径可能需要大量的计算资源和时间，特别是在大型地图上。
因此，在使用这些算法时应该考虑到性能和效率的问题，并采取适当的优化措施。
多地点的最短路径算法
多地点的最短路径算法多地点最短路径算法是指在多个起点和多个终点之间寻找最优路径的算法。
在实际应用中，例如GPS导航系统和物流配送等领域，多地点最短路径算法具有重要的应用价值。
本文将介绍几种用于解决多地点最短路径问题的算法，包括Dijkstra算法、Floyd算法和A*算法。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于贪心策略的最短路径算法，广泛应用于图形问题中。
它的基本思想是不断扩展距离最短的节点，直到求得所有节点的最短路径。
在多地点最短路径问题中，可以将起点按顺序逐一添加到集合中，然后针对每个起点运行Dijkstra算法，最终得到每个终点的最短路径。
2. Floyd算法Floyd算法是一种动态规划算法，可以求出从任一起点到任一终点的最短路径。
它通过记录任意两个节点之间经过的中间节点，并计算出经过这些中间节点的最短路径长度。
在多地点最短路径问题中，可以构建一个权重矩阵，矩阵中的每个元素代表两个节点之间的距离，然后运行Floyd算法，最终得到每个起点到每个终点的最短路径。
3. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它在搜索过程中利用信息启发式函数来预估从当前节点到目标节点的路径成本，以便更快地找到最短路径。
在多地点最短路径问题中，可以将每个起点作为初始节点，每个终点作为目标节点，然后运行A*算法，最终得到每个起点到每个终点的最短路径。
总结在多地点最短路径问题中，Dijkstra算法、Floyd算法和A*算法都可以用来寻找最优路径。
Dijkstra算法适用于较小的问题，而且算法复杂度为O(n²)，适用于稠密图。
Floyd 算法适用于较大的问题，复杂度为O(n³)，适用于稀疏图。
A*算法可以在比较短时间内找到近似最优解，但在处理复杂的问题时速度较慢。
根据实际应用的具体要求，可以选择适合的算法。
迷宫最短路径算法
迷宫最短路径算法一、引言迷宫最短路径算法是指在迷宫中找到从起点到终点的最短路径的算法。
在实际应用中，迷宫最短路径算法可以用于机器人导航、游戏设计等领域。
本文将介绍几种常见的迷宫最短路径算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra 算法和 A* 算法。
二、深度优先搜索深度优先搜索是一种基于栈的搜索算法，其主要思想是从起点开始，沿着某个方向一直走到底，直到无路可走时回溯到上一个节点。
具体实现时，可以使用递归或手动维护栈来实现。
三、广度优先搜索广度优先搜索是一种基于队列的搜索算法，其主要思想是从起点开始，依次将与当前节点相邻且未被访问过的节点加入队列，并标记为已访问。
然后从队列头部取出下一个节点作为当前节点，并重复以上操作直到找到终点或队列为空。
四、Dijkstra 算法Dijkstra 算法是一种贪心算法，在图中寻找从起点到终点的最短路径。
具体实现时，首先将起点标记为已访问，并将其与所有相邻节点的距离加入一个优先队列中。
然后从队列中取出距离最小的节点作为当前节点，并更新其相邻节点到起点的距离。
重复以上操作直到找到终点或队列为空。
五、A* 算法A* 算法是一种启发式搜索算法，其主要思想是在广度优先搜索的基础上引入启发函数，用于评估每个节点到终点的估计距离。
具体实现时，将起点加入开放列表，并计算其到终点的估价函数值。
然后从开放列表中取出估价函数值最小的节点作为当前节点，并将其相邻未访问节点加入开放列表中。
重复以上操作直到找到终点或开放列表为空。
六、总结以上介绍了几种常见的迷宫最短路径算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra 算法和 A* 算法。
不同算法适用于不同场景，需要根据实际情况选择合适的算法。
在实际应用中，还可以结合多种算法进行优化，以提高寻路效率和精确度。
混合astar算法
混合astar算法摘要：1.混合A*算法的概述2.混合A*算法的基本原理3.混合A*算法的关键技术4.混合A*算法的应用案例5.混合A*算法的优缺点正文：一、混合A*算法的概述混合A*算法（Hybrid A* Algorithm）是一种基于A*算法的改进算法，主要用于寻找最短路径。
A*算法是一种启发式搜索算法，它可以在迷宫、游戏地图等场景中快速找到从起点到终点的最短路径。
然而，在复杂环境下，A*算法可能会陷入局部最优解，导致搜索效率降低。
为了解决这个问题，研究者们提出了混合A*算法，通过结合其他搜索策略，提高搜索效率和准确性。
二、混合A*算法的基本原理混合A*算法的基本原理是在A*算法的基础上，引入其他搜索策略来调整节点的优先级，从而避免陷入局部最优解。
这些搜索策略包括：1.启发式函数：通过设计一个更精确的启发式函数，可以减少搜索过程中产生的无效节点，提高搜索效率。
2.记忆化搜索：通过记录已经搜索过的节点，避免重复搜索，降低时间复杂度。
3.动态规划：将问题分解成子问题，通过求解子问题的最优解，来推导原问题的最优解。
三、混合A*算法的关键技术混合A*算法的关键技术包括：1.启发式函数设计：如何设计一个既简单又精确的启发式函数，是混合A*算法的关键。
通常采用曼哈顿距离、欧几里得距离等作为启发式函数。
2.记忆化搜索策略：如何有效地记录已经搜索过的节点，避免重复搜索。
通常采用哈希表、二叉树等数据结构来实现记忆化搜索。
3.动态规划方法：如何将问题分解成子问题，并利用子问题的解来推导原问题的解。
这需要对问题进行深入分析，找到合适的子问题划分方法。
四、混合A*算法的应用案例混合A*算法在很多领域都有应用，例如：1.游戏地图：在游戏地图中，玩家需要从起点走到终点，混合A*算法可以帮助玩家快速找到最佳路径。
2.机器人导航：在机器人导航领域，混合A*算法可以帮助机器人规划最佳行驶路线，避免拥堵和重复劳动。
3.图像处理：在图像处理领域，混合A*算法可以用于图像分割、目标检测等任务，提高算法的准确性和效率。
启发式搜索A星算法
启发式搜索——初识A*算法A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。
A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法，为了说清楚A*算法，先说说何谓启发式算法。
一、何谓启发式搜索算法在说它之前先提提状态空间搜索。
状态空间搜索，如果按专业点的说法，就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。
通俗点说，就是在解一个问题时，找到一个解题的过程，应用这个过程可以从求解的开始得到问题的结果。
由于求解问题的过程中分支有很多，主要是求解过程中求解条件的不确定性、不完备性造成的，使得求解的路径很多，这样就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。
问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。
这个寻找的过程就是状态空间搜索。
常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。
广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序，先查找完一个分支，再查找另一个分支，直至找到目标为止。
这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。
前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是：他们都是在一个给定的状态空间中穷举。
这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不可预测的情况下就不可取了。
他们的效率实在太低，甚至不可完成。
在这里就要用到启发式搜索了。
启发式搜索就是在状态空间中搜索时，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至找到目标。
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。
我们先看看估价是如何表示的。
启发中的估价是用估价函数表示的，如：f(n) = g(n) + h(n)其中f(n)是节点n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节点到目标节点最佳路径的估计代价。
在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。
A算法在游戏设计中的应用谈
A*算法在游戏设计中的应用谈作者：宇坤来源：《电脑知识与技术》2019年第03期摘要：应用C++语言+EasyX图形库设计一套地图类游戏，通过游戏方式将A*算法搜索最短路径引入其中，程序将A*算法的各个接口进行封装，实现面向对象程序设计思路。
游戏操作应用消息处理机制，获取键盘消息来进行选择判断处理，游戏玩家需要提醒时，单击“提示”按钮，游戏自动调用A*算法，将最短路径进行模拟显示。
关键词：A*算法;EasyX图形库;C++中图分类号：TP311; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; 文章编号：1009-3044（2019）03-0082-021 总体设计整个游戏设计工作包括：游戏思路设计、A*算法应用、游戏整体流程。
1）游戏设计思路本游戏是一个地图类游戏，其操作与很多同类游戏都有共性，但也有一些不同的地方，启动后有一个提示和设置难度的界面，可以查看游戏玩法，设置游戏难度;游戏开始后通过方向键操控“图标”移动;在“地图一”模式下，不能碰到“陷阱”，否则游戏失败，且要保证在规定的时间和步数内到达终点;在“地图二”模式下，要躲开所有的子弹，否则游戏失败。
2）A*算法应用A*算法应用在得到最少步数中，外部传递一个储存着地图数据的二维容器，利用A*算法，从起点开始，依次搜索开启列表，找到F值最小的点，添加到链表中，然后检验该点，重复操作直至到达终点，就得到该地图最短路徑的节点链表，并返回该链表，这样外部计算链表的长度就可以得到最小步数了。
3）游戏整体流程游戏通过方向键进行移动【图标】，每走一步都要进行判断（位置坐标的判断），选择各种不同模式，加载不同地图和不同游戏规则，整体流程如图1所示。
2 数据结构设计采用面向对象程序设计思路，对游戏中的处理过程进行多个类的封装，有利于接口函数的调用。
1）Home类：包含两个按钮button1，button2用于选择模式，图片img_home作为背景图片，鼠标信息m_home获取鼠标操作。
基于a星算法航迹规划流程
基于a星算法航迹规划流程英文回答：A algorithm, also known as A-star algorithm, is a popular pathfinding algorithm used in computer science and robotics. It is widely used in various applications, including navigation systems, video games, and autonomous vehicles.The basic idea behind the A algorithm is to find the shortest path between two points on a graph. It combines the advantages of both Dijkstra's algorithm and the Greedy Best-First Search algorithm. The A algorithm evaluates nodes based on two factors: the cost of reaching a node from the start node, known as the "g-score", and the estimated cost of reaching the goal node from the current node, known as the "h-score". The sum of these two scores is used to determine the priority of exploring a node.The A algorithm uses a priority queue to keep track ofthe nodes to be explored. It starts by adding the startnode to the priority queue with a priority of 0. Then, it repeatedly selects the node with the highest priority from the queue and explores its neighbors. For each neighbor,the algorithm calculates the g-score and h-score, and updates the priority queue accordingly. The algorithm continues until it reaches the goal node or the priority queue becomes empty.One of the key features of the A algorithm is itsability to make use of heuristics to guide the search. Theh-score, also known as the heuristic function, provides an estimate of the cost from the current node to the goal node. This heuristic function can be admissible, meaning it never overestimates the actual cost, or it can be consistent, meaning it satisfies the triangle inequality. The choice of heuristic function can greatly influence the performance of the algorithm.Let me illustrate the A algorithm with an example. Suppose we have a grid representing a map, where each cell can be either empty or blocked. We want to find theshortest path from the start cell to the goal cell. We can assign a cost of 1 to each movement from one cell to an adjacent cell. Additionally, we can use the Euclidean distance as the heuristic function.Here's how the A algorithm works in this example:1. Initialize the start cell with a g-score of 0 and calculate the h-score for the start cell.2. Add the start cell to the priority queue with a priority of 0.3. While the priority queue is not empty:Select the cell with the highest priority from the queue.If the selected cell is the goal cell, the algorithm terminates.Otherwise, explore the neighbors of the selectedcell:Calculate the g-score for each neighbor by adding the cost of moving from the selected cell to the neighbor.Calculate the h-score for each neighbor using the Euclidean distance.Update the priority queue with the new g-score and h-score for each neighbor.4. If the priority queue becomes empty before reaching the goal cell, there is no path from the start cell to the goal cell.The A algorithm guarantees to find the shortest path if the heuristic function is admissible. It is efficient and widely used in practice due to its ability to guide the search based on both the cost and the estimated cost to reach the goal. It is a powerful tool for pathfinding and navigation problems.中文回答：A算法，也被称为A星算法，是一种在计算机科学和机器人学中广泛应用的路径规划算法。
y迷宫计算公式
y迷宫计算公式迷宫是一种常见的谜题游戏，游戏的目标是通过解密、找线路等方法，尽可能快地从起点到达终点。
在解决迷宫的过程中，一些推理和计算技巧也可以帮助玩家更快地进入角色并完成游戏。
在这篇文章中，我们将介绍一些y迷宫的计算公式，希望能对在迷宫游戏中遇到瓶颈的玩家有所帮助。
1. y迷宫的定义y迷宫有多个入口和多个出口，通过这些入口和出口，构成了一些相交的通道。
每个通道都会有一个或多个分叉，通道之间的连接则呈现出y字形的结构，这也是y迷宫的名字来源。
y迷宫是一种比较复杂的迷宫，因为它有多个入口和多个出口，这使得它相对于其他迷宫更加难以解决。
对于想要解决y迷宫的玩家来说，他们需要一些有效的计算公式帮助他们避免繁琐的操作，从而快速地解决问题。
2. 最短路径算法在y迷宫中，最短路径算法是一种最常见的计算公式。
这个公式确定了每个入口到每个出口的最短路径。
它通常通过将y迷宫分成可走和不可走的两部分来实现。
在该算法中，地图会被转换成多个节点，然后采用广度优先搜索或Dijkstra算法来找到两点之间的最短路径。
用最短路径算法来解决y迷宫有以下步骤：1) 用图标记每一个交叉点和转角，这些交叉点和转角都是节点。
2) 用每一个交叉点和转角来创建一个图。
3) 找到每个节点到连接的节点的最短路径。
4) 当所有的路径都被找到时，玩家可以按照路径走到终点。
当然在实际操作中，最短路径算法比较复杂且需要消耗大量的计算资源，但是对于一些复杂的y迷宫来说，它仍然是一种有效的计算公式。
3. A* 算法A* 算法是一种基于最短路径算法的改进。
它使用一种称为启发函数的技术来计算两点之间的最短路径。
这个算法通过评估每个节点对目标的距离来判断哪些方案更加可行。
A*算法的计算公式可以写为：f(n) = g(n) + h(n)其中f(n)表示节点n的总估计成本，g(n) 表示从起点到节点n 的实际成本，h(n)表示从节点n到目标节点的估计成本。
通过比较f(n) 的值，玩家就能决定哪条路线更加高效。
启发式搜索算法在路径规划中的应用
启发式搜索算法在路径规划中的应用在现代高科技社会中，路径规划已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。
比如，在物流、交通管理、游戏等领域中，都需要通过路径规划算法来找到最佳路径。
而启发式搜索算法就是应用在路径规划中的一种算法。
本文将重点介绍启发式搜索算法在路径规划中的应用。
一、路径规划概述路径规划是从起点到终点寻找最短路径的过程，是一种基本的算法问题。
在路径规划中，通常会有一些障碍物，需要绕过去。
而起点和终点之间的最短路径通常是经过这些障碍物，并绕过它们的路径。
二、启发式搜索算法概述启发式搜索算法是一种智能搜索算法，也称为A*算法。
该算法基于Dijkstra算法，对其进行了改进，使其更加有效率。
它通过估算从当前位置到目标位置的代价来选择下一个探索位置。
启发式搜索算法是一种通过权衡搜索的广度和深度进行计算路径的算法。
三、启发式搜索算法原理启发式搜索算法采用了双向搜索的策略，即从起点开始，同时向前和向后进行搜索。
通过计算当前节点到目标节点的估价函数，可以以最优的方式选择下一个节点进行扩展。
估价函数通常基于多种因素，比如当前节点到目标节点的欧几里得距离、曼哈顿距离或者其他方法。
通过比较估价函数的结果，可以得到到目标节点的最优路径。
四、启发式搜索算法应用1.物流路径规划在物流领域中，路径规划非常重要。
启发式搜索算法可以用来规划货物的最短路径。
通过考虑货物的大小、重量和目标位置等因素，可以选择最佳路径来实现交付。
2.游戏实现启发式搜索算法还可以用于游戏实现中的路径规划问题。
例如，在迷宫游戏中，启发式搜索算法可以用来寻找通向出口的最短路径。
在实现游戏中，启发式搜索算法可以提高游戏的逼真性，并提高游戏的娱乐性。
3.交通管理启发式搜索算法还可以用于交通管理领域中。
例如，在城市中，交通流量非常大，交通瓶颈点即使绕路也会遇到拥堵。
通过启发式搜索算法的路径规划方法，可以规划出最优的通行路线，并避开拥堵的瓶颈点。
五、总结启发式搜索算法在路径规划中应用广泛，并且越来越受到关注。
A算法的实现原理及应用
A算法的实现原理及应用算法是计算机科学中重要的概念，其本质是一种数学思想，是一系列求解问题的方法和步骤。
A算法，也称为A*算法，是一种常见的寻路算法，被广泛应用于游戏开发、人工智能、机器人控制等领域。
本文将介绍A算法的实现原理及其应用。
一、A算法的实现原理A算法是一种搜索算法，其目标是在搜索图中找到从起点到终点的最短路径。
A算法基于一种启发式搜索策略，即优先考虑最有可能通向终点的节点。
下面是A算法的基本实现步骤：1. 初始化开始节点和结束节点，并把开始节点加入到开启列表中。
2. 从开启列表中选出具有最小f值（f值是节点的启发值和代价值之和）的节点作为当前节点。
3. 把当前节点从开启列表中删除，并将其加入到关闭列表中。
4. 遍历当前节点的相邻节点，如果相邻节点不可通过或者已经在关闭列表中，就忽略。
5. 对于未被遍历过的相邻节点，计算它的f值、g值和h值。
其中，g值表示从起点到该节点的代价，h值表示该节点到终点的启发值，即估算到终点的实际代价。
6. 如果相邻节点已经在开启列表中，比较新的g值和原先的g值，如果新的g值更小，就更新g值和f值。
如果相邻节点不在开启列表中，将其加入到开启列表中，并计算其f、g、h值。
7. 重复步骤2到步骤6，直到找到终点或者开启列表为空。
二、A算法的应用A算法是一种高效的寻路算法，其应用非常广泛。
下面列举几个例子：1. 游戏开发在游戏开发中，A算法被广泛用于计算游戏场景中的敌人或角色行走的最佳路径。
游戏场景通常被表示为一个二维数组，A算法可以根据玩家角色的位置和目标位置，在场景图中寻找最短路径，并输出路径。
2. 人工智能A算法是人工智能领域中常用的算法之一，可以被用于求解最优路径问题。
例如，在机器人路径规划中，A算法可以根据机器人的当前位置和目标位置，搜索机器人的最短路径，并输出路径。
3. 网络路由A算法也被广泛应用于网络路由领域。
当网络中出现路由选择问题时，A算法可以根据网络拓扑结构和路由代价，寻找到源节点到目标节点的最短路径。
基于A＊算法的游戏地图寻路实现及性能比较
基金项 目： 湖北 省教育厅科学技术研究基金 资助项 目（ Ｏ ８ ３ ｌ Ｑ２ ｌ ６Ｏ ） Ｑ２ Ｏ ５Ｏ ， Ｏ Ｏ １ １
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９ ・ Ｏ
陕 西 科 技 大 学 学 报
第 ２ ９卷
函数 ＾ 是从 节点 ，到 目标节 点 的最小代 价 评估 值 ． 择 一个 好 的启 发 式 函数 是 重要 的 ， 同 的启 发 式 （） ｚ 选 不 函数 会影 响 Ａ 的搜 索性 能 ， 个具 有 ， ＝ｇ ７ ＋＾ 策 略 的启 发式 算 法能 成 为 Ａ 一 （） （） （） ｚ 算 法 的充 分 条 件 是 ［ ： １搜 索树 上存 在着从 初 始节点 到 目标节点 的最 优路 径 ；２ 问题 域是 有限 的 ；３ 所 有节 点 的子节 点 ３ （） ］ （） （） 的搜 索代 价值 ＞Ｏ （ ） （ ＜ 一＾ ， （ （ ） ；４ ＾ ） （ ） ， 为节 点 移动 到 目标 的实际代 价值 ） １ ｚ ．
№ ． ６
陕西 科 技 大 学 学 报
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Ｄｅ ． ｃ ２０１ １
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Ｖｏ ． ９ Ｉ２
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文 章 编 号 ：Ｏ ０５ １ （０ １０ —０ ９０ ｌ０ —８ １ ２ １ ）６０ ８ —５
氏距 离） 法、 （ 比雪 夫距 离） 法和 动 态 Ａ 算 Ａ 切 算 算 法 ５种 算 法进行 了寻路 仿 真 实验 ， 比分 对 析 了各种 寻路 算 法的性 能． 实验 结 果 表 明 Ａ 算 法是 各 种 寻路 算 法 中扩展 节 点数 量 最 少和 计 算耗 时 最短 的一种 算 法 ； 当采 用不 同的 启发 式 函数 ， 寻路 时扩展 的节点 数量 也不 同， Ａ 因此 选
易语言摇杆寻路算法
易语言摇杆寻路算法易语言摇杆寻路算法可以使用A*算法实现。
A*算法是一种基于启发式搜索的寻路算法，通过在地图上搜索最短路径，即从起点到终点的最短路径。
下面是使用易语言编写的A*算法的摇杆寻路示例程序：pascal判断一个点是否在地图范围内func InMap(x, y, map_width, map_height) {return x >= 0 && x < map_width && y >= 0 && y < map_height; }计算两点之间的曼哈顿距离func ManhattanDistance(x1, y1, x2, y2) {return x2 - x1 + y2 - y1 ;}A*算法寻路函数func AStar(start_x, start_y, end_x, end_y, map_width, map_height,map_data) {创建开放列表和关闭列表open_list = [[start_x, start_y]];close_list = [];创建用于记录父节点和G、H、F值的辅助数组parent_nodes = [[[start_x, start_y], -1, -1]]; 父节点、G值、H值、F 值创建移动方向的数组directions = [[-1, 0], [1, 0], [0, -1], [0, 1], [-1, -1], [-1, 1], [1, -1], [1, 1]];开始循环直到找到路径或者无法找到路径while !isempty(open_list) {在开放列表中找到F值最小的节点作为当前节点min_f_value = 9999;current_index = -1;for i = 0 to len(open_list)-1 {f_value = parent_nodes[open_list[i]][3];if f_value < min_f_value {min_f_value = f_value;current_index = i;}}将当前节点从开放列表移除，并加入关闭列表current_node = open_list[current_index];open_list - = [current_node];close_list + = [current_node];curr_x = current_node[0];curr_y = current_node[1];找到目标节点，构建路径并返回if curr_x = end_x && curr_y = end_y {path = [];while parent_nodes[current_node][0] != -1 {path = [current_node] + path;current_node = parent_nodes[current_node][0];}return path;}遍历当前节点的邻居节点for direction in directions {next_x = curr_x + direction[0];next_y = curr_y + direction[1];判断下一个节点是否在地图范围内if !InMap(next_x, next_y, map_width, map_height) { continue;}判断下一个节点是否为障碍物if map_data[next_x][next_y] = 1 {continue;}计算下一个节点的G、H、F值G_value = parent_nodes[current_node][1] + 1;H_value = ManhattanDistance(next_x, next_y, end_x, end_y); F_value = G_value + H_value;判断下一个节点是否已经在关闭列表中if [next_x, next_y] in close_list {continue;}如果下一个节点已经在开放列表中，判断是否更新G值和F值if [next_x, next_y] in open_list {if G_value < parent_nodes[[next_x, next_y]][1] {parent_nodes[[next_x, next_y]][0] = current_node;parent_nodes[[next_x, next_y]][1] = G_value;parent_nodes[[next_x, next_y]][3] = F_value;}} else {将下一个节点加入开放列表open_list + = [[next_x, next_y]];parent_nodes + = [[current_node, G_value, H_value, F_value]];}}}无法找到路径，返回空路径return [];}使用示例定义地图数据，0表示可以通过的路径，1表示障碍物map_data = [[0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 1, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 1, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0]];从(0, 0)点到(4, 4)点寻路start_x = 0;start_y = 0;end_x = 4;end_y = 4;path = AStar(start_x, start_y, end_x, end_y, len(map_data),len(map_data[0]), map_data);print("Path:", path);输出结果：Path: [[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3], [0, 4], [1, 4], [2, 4], [3, 4], [4, 4]]以上就是使用易语言编写的A*算法的摇杆寻路示例程序。
java 利用a算法寻找最优路径 实验步骤
java 利用a算法寻找最优路径实验步骤实验：利用A*算法寻找最优路径引言：A*算法是一种常用的寻找最优路径的算法，它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和Greedy Best-First Search算法的贪心思想，能够在实际操作中有效地优化路径的选择。
本实验将通过Java语言编写代码，展示如何使用A*算法在一个图形环境中寻找最优路径。
步骤一：创建图形界面和渲染基本场景首先，在Java中创建一个图形界面，并添加一个画布用于渲染基本场景。
在画布中，我们可以使用不同的形状和颜色表示不同的地形和障碍物。
这些地形和障碍物将构成我们的路径搜索环境。
步骤二：定义节点和边的数据结构接下来，我们需要定义节点和边的数据结构。
节点是图形环境中的一个位置，边是将两个节点连接起来的路径。
每个节点都有一个唯一的标识符，并且存储其在画布中的位置、与其他节点相邻的边以及其他有关信息。
步骤三：实现A*算法的估价函数A*算法的核心是估价函数，它用来评估路径的优劣。
在我们的实验中，我们可以使用欧几里得距离作为估价函数。
给定两个节点A(x1, y1)和B(x2,y2)，欧几里得距离可以通过以下公式计算：distance = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)。
我们可以通过这个函数来评估两个节点之间的距离。
步骤四：实现A*算法的启发函数启发函数用于预测节点到目标节点的成本。
在我们的实验中，我们可以使用欧几里得距离作为启发函数。
给定一个节点A(x, y)和目标节点B(tx, ty)，启发函数可以通过以下公式计算：heuristic = sqrt((tx-x)^2 + (ty-y)^2)。
我们可以通过这个函数来预测节点到目标节点的成本。
步骤五：实现A*算法的搜索过程现在，我们可以开始实现A*算法的搜索过程。
首先，我们需要创建一个开放列表和一个关闭列表。
开放列表用于存储待处理的节点，关闭列表用于存储已经处理过的节点。
基于电脑游戏设计的人工智能A ＊算法
电脑 游 戏 设 计 的 人 工 智 能 Ａ 指 用 计 算 机 来 模 拟 人 的 思 Ｉ
得 到 一 个 “ 佳 的 节 点 ” 最 。
维 和行 动 。Ａ 使 游 戏 中 的 角 色 ， 歹 徒 、 物 还 有 警 察 等 ， Ｉ 如 怪 都
变得 更 加 聪 明 ， 时 增 加 的 隐藏 任 务 和 事 件 为 游 戏 的 可 玩 性 同 和 不确 定 性 奠 定 了 基 础 。从 ｌ ９ ９ ４年 以 来 ， Ｉ 理 应 用 了 人 Ａ 原
实例 分析 。
关 键词 ： 工 智能 ； 算 法 ； 人 Ａ 评估 函数 ； 寻径 函数 中图分 类 号 ： Ｓ ５ ． ３ Ｔ ９ ２ ８ 文献 标 识码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ １— ８ ４ ２ ０ ）２— ０ １ ０ １７ ７６ （０ ８ ０ ０ ５ — ２
・ ・ ・： ・ ・： ・ ・ ・ ・ ・ ． 。 ． ． ． ． ： ： ・ ・ ・ ． ． ＝ ： ・ ・ ・各 ． ． ＝ ６ ． ．． ． ． ．５ ． ． ． ． ．５ ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．６ ． ． ． ． ． ．５ ． ． ． ． ． ｔ 。 ６ ６ 。 ６ 。 ６ ６ 。 ６ ６ ６ Ｓ ５ ５ ６ ６ ６ ． ６ ． ． ５ ： ． ６ ６ ６ ６ 。 ６ ． ６ ． ５ ６
取 得 了突 破 。随 着 电 脑 游 戏 的 发 展 ， 很 多 优 秀 的 Ａ 算 法 有 Ｉ
广 泛 地 应 用 在 游 戏 的设 计 开 发 领 域 。 本 文 所 讨 论 的 是 人 工
智 能 Ａ’ 法 。 算
从 数 学 上 证 明 ： 果 从 地点 ｎ到 目 的 地 的 实 际 最 短 距 离 如 总是大于或等 于 ｈ ｎ 的话 ， Ａ （） 则 算 法 是 全 局 最 优 的 ， 就 也 是说 Ａ 算 法 总 能 找 到 最 短 路 径 。
a star 原理
a star 原理A*算法原理引言：A*算法是一种常用于图搜索和路径规划的启发式搜索算法。
它在寻找最短路径或最优解问题中具有广泛的应用。
本文将介绍A*算法的原理及其应用。
一、A*算法的原理A*算法是一种基于图的搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择最优路径。
该算法结合了最短路径算法和贪心算法的特点，既具有较高的效率，又能够保证找到最优解。
A*算法的核心思想是维护两个列表：开放列表和关闭列表。
开放列表用于存储待扩展的节点，而关闭列表用于存储已经扩展过的节点。
算法从起始节点开始，将其加入到开放列表中，并计算该节点的代价函数值。
然后，从开放列表中选择代价函数值最小的节点进行扩展。
对于每个扩展的节点，算法计算其邻居节点的代价函数值，并将其加入到开放列表中。
重复这个过程，直到到达目标节点或者开放列表为空。
在计算节点的代价函数值时，A*算法使用了启发式函数来估计从当前节点到目标节点的代价。
这个启发式函数通常使用曼哈顿距离或欧几里得距离来计算。
通过启发式函数的引导，A*算法能够优先扩展那些距离目标节点更接近的节点，从而提高搜索效率。
二、A*算法的应用A*算法在路径规划、游戏AI等领域有着广泛的应用。
1.路径规划：在地图导航、无人驾驶等应用中，A*算法可以用于寻找最短路径。
通过将地图抽象成图的形式，可以使用A*算法找到从起点到终点的最优路径。
2.游戏AI：在游戏中，A*算法可以用于计算NPC的移动路径。
通过设置合适的启发式函数，可以让NPC根据当前情况选择最优的移动路径。
3.智能机器人：在智能机器人领域，A*算法可以用于规划机器人的移动路径。
通过结合传感器数据和环境信息，可以实现机器人的自主导航和避障。
4.迷宫求解：A*算法可以用于解决迷宫问题。
通过将迷宫抽象成图的形式，可以使用A*算法找到从起点到终点的最短路径。
三、A*算法的优缺点A*算法具有以下优点：1.可以找到最优解：A*算法通过评估代价函数来选择最优路径，因此可以找到最短路径或最优解。
基于二元堆的A ＊算法及其在游戏地图寻路中的应用
【 关键字】 ：Ａ・算法
１引 言 ．
地 图寻路
二又堆
将 ｎ插 入 Ｏ ｅ Ｔ ｂｅａ ； ｐ ｎ ａ ｌ ｅ
Ｊ ｅ ｅ ｎ在 Ｏｐｎ ａｌ ｌ ｓ ｅ Ｔ ｂｅ中 ） Ｉ ｉ ｎ的估价值（ ｐｎ ｋ的估价值） ｔ （ Ｏ ｅ１ 更 新 Ｏｐｎ ａ ｌ ｅ Ｔｂｅ的估 价 值 ： Ｊ ｅ ｅ／ ｌ ／ ｓ ｎ在 Ｃｏｅ＇ ｂｅ中 ｌｓｄｒ ｌ ａ Ｉ 珀 的估 价 值 ＜ ｌｓ Ｔ ｂｅ的估 价 值） Ｃｏｏ ａ ｌ ｄ Ｉ 更 新 Ｃｏｅ＇ ｂｅ中 的估 价 值 ： ｌｓｄ ａ ｌ ｔ 从 Ｃｏｅ ａ ｌ 移 出节 点 ． ｌ￣Ｔ ｂｅ中 并放 人 Ｏ ｅ Ｔ ｂｅ中： ｐ ｎ ａｌ Ｊ
索 效 率 。 发 式 搜索 的核 心是 估 价 函数 ｎ ＝ ｎ ＋ｈ ） 中 ｆ 启 】 】 （ ，其 ｎ 点 的 实际 代价 ，（ 是 从 ｎ 目标 节 点最 佳 路 径 的估 计代 价 。 ｈｎ １ 到
２ Ａ・算法 简 介 ．
Ａ・ 法 具有 许 多 的 优点 ． 果起 点 和 终点 之 间 存 在有 效 路 算 如 （ 是节 点 ｎ的估 价 函数 。 ｎ 在 状 态 空 间 中从 初 始节 点 到 ｎ节 径 。 算 法 就 一定 能 够 将它 找 到 。Ａ 算 法 是启 发 式 搜索 算 法 中 ｎ ） １ 实 Ａ・ ・
搜 索状 态 最 少 的 一种 算 法 ．它使 启 发 式 函 数得 到 了最法 复 杂 度 分 析 可 知 。 ・ 法 需 要 频 繁 维 护 Ａ 算 Ａ 算 法 是 一 种典 型 的启 发 式搜 索 算 法 它 的估 价 函数 表 示 Ｏ ｅ Ｔ ｂ ・ ｐ ｎ ａｌ ｅ和 Ｃ ｏ ｄ ｌ ．并 且 每 次 都 需要 对 Ｏ ｅ Ｔ ｂｅ表 ｌｓ ｅ表 ｅ ｐｎ ａ ｌ 为： 中 的节 点进 行 排 序 。 势 必会 影 响算 法 的性 能 ， 这 这显 然 无 法 满足 游 戏实 时 性 要 求 较 高 的特 点 。 当同 时 应用 算 法 进 行 寻径 时 。 耗 其 其 中 ｆ ｎ是节 点 ｎ的估 价 函数 ， 示 从 初 始 节 点 经过 节 点 ｎ 时会 令 游 戏 玩家 无 法 忍受 。 ，） （ 表 因此 根 据这 一 特点 。 们 在算 法 中 引 我 到 目标 节 点 的最 佳 路径 的 代价 。Ｅ（ ）表 示 从 初 始节 点 到 节 点 ｎ 入 二元 堆 （ ｉａ ｅｐ 进 行 节 点 的排 序 ， 而 提 高算 法 的效 率 。 ｎ Ｂｎｒ Ｈ ａ ） ｙ 从 的代 价 ； （１ ｈ ｎ是从 节 点 ｎ到 目标 节 点 的 最 短路 径 的代 价 估 计 。 由 ３基 于二 元堆 的 Ａ 算 法 ． ・ 于 ｆ） （ 是无 法 预先 知道 的， ｎ 因此 ， 们 用 前 面 的 估 价 函 数 ｎ做 近 我 ） 二 元 堆 是 一棵 二 叉 排 序 树 ． 父 亲节 点 总 小 于 两 个 孩 子节 其
A ＊算法在游戏地图寻径中的几种改进策略研究
第一作者简介 ： 陈
刚 （９ ２ ） 男 ， １８ 一 ， 陕西省西安市人 ， 硕士研究
生， 研究方 向 ： 算 机 多媒 体 、 工智 能 ， － ａ ： ａｋｉ １ ＠ 计 人 Ｅｍ ｉ ｌ ａ ７６ ｌ ｎ ｌ
１ ．ｏ ｏ ６３ ｃ ｒ ｎ
厂 （ ）＝ （ ）＋ｈ ｎ 。 ｎ ｇ。 凡 （ ）
只要 ｈ ｎ 是 可 纳 的 ， 就 一 定 能 找 到 一 条 最 短 路 （） 它
径 。第 三 ， 算 法 是 启 发式 搜 索算 法 中搜 索 状 态 Ａ 最少 的一 种算 法 ， 它使 启 发 式 函数 得 到 了最 有 效 的 应用 。但 是 ， 于游 戏 的特 殊 要求 ， 还 有 几个 不 对 Ａ 得不 改进 的缺 点 。标 准 Ａ 搜 索 比较 费 时 ， 当多 个 单位 同 时应用 算法 进 行 寻 径 时 ， 耗 时 会 令游 戏 玩 其 家无 法 忍受 ； 直接 利 用算 法 得 到 的路 径 虽 然 是最 短 路径 ， 但往 往 曲 曲折 折 ， 于机 械 化 。 因此 ， 要 对 过 还 它进 行平 滑 处 理 ； 此 以外 ， 戏 地 图 中的 特 殊 地 除 游 形、 目标 节 点 可 达 不 可 达 的 判 断 、 图 中障 碍 物 位 地 置 的动 态改 变 ， 以及 当某 一 狭 窄 路 径 交 通 堵 塞 时 ，
２０ ０ ７年 ３月 ２ ６日收到
由主体在游戏世界 中的特定位置组 成。一个邻 接
状态是通过移动主体 到一个邻接位 置达到 的。它
是一 种 典 型 的启 发 式 搜 索 。如 果 一 个 估 价 函数 可 以找 出最短 的路 径 ， 之 为 可 采 纳 性 。Ａ 算 法 是 称 可 采纳 的 。它 的估价 函数 表示 为 ：
基于js的A星算法自动寻路的实现
利用A*算法自动寻路
A*算法里节点五元组[x,y,G,F,father]中的x,y指 的是坐标，也就是说传给它的地图应该是列优 先的，而我们用Tiled软件得到的地图数据是行 优先得到的一维数据。
定义函数的同时进行调用
第31-32是定义一个函数，然后调用它。我们通常这么做。 第34-35行我们换一种形式定义一个函数然后调用它。 第37行定义一个函数立即调用它，函数名为a 第38行也是定义一个函数立即调用它，函数名为a 第39行也定义一个函数立即调用它，没有函数名 总结：
函数定义结束 后立即调用
Open表不空条 件下递归调用
处理一个节点
整个匿名函数的工作分为四个部分，如图。其 中第36行和第61行描述的工作是可以互换的
1.
如果obj是目标节点，则输出路径
回顾下节点五元组：[x, y , G ,F ,father]，obj[0]和obj[1]及e_p[0]和e_p[1]分别表示当前节点及终 点的横、纵坐标，如果它们相等，说明当前节点就是终点。 ele[4]表示ele节点的父节点，unshift函数用于将一个元素加入数组的前面。 输出路径的过程就是不断地根据father指针进行回溯（30-33行），依次将当前节点的父节点 加入到ways数组的前面，当回溯到起点时，由于起点的father为null，故循环结束，得到了完 整路径。
当前节点坐标分别是obj[0]，obj[1]，邻居节点坐标为[i,j]，
如果邻居既不在open表，也不在close表，并且可通过，则计算其代价后 放入open表
is_exist用于判断当前节点是否在一个数组中 G的计算方式：如果邻居与当前节点横纵坐标有一个相同，则新距离为1，否 则为1.4，然后将当前节点的G值与新距离相加作为当前邻居的G值。 H的计算方式：使用两点之间的距离公式计算当前邻居与终点的距离 open.push([i,j,G,F,obj]);这行代码将邻居放入open表。放入open表的邻居节点除 了坐标属性i和j之外，还增加G，F，和obj三个属性：
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搜 索） 有 提 示 信 息 和 （启 发 式） 搜索 [1]。 最 短路 径搜 索， 就是 根据游 戏地 图中 的地形 和 障 碍 ，寻 找 一 条 从起 点 到 终 点 的 最 近 、 最 直 接 的 路 径 的 算 法 。许 多 著 名 的 游 戏 均采 用了 该技术 ， 如帝国 时代 和圣 剑英雄 传 等 。在 大 多 数 计 算机 教 材 中 ， 径搜 索 路 算法 大多 建立在 数学 中图 的基础 上， 即图 是 由 边（edges）连 接 的 一 系 列 点 （vertices） 的集合。而在瓦片 （tiled） 戏 地 图 中 ， 游 我 们可以把地图中的每个瓦片 （tile） 看作点， 并 且 邻 接 瓦 片 间 由 边（edge）连 接 。本 文 中，我们假设使用的都是这种二维栅格 （grid） title 游 戏 地 图 。 的 1968 年 ， 们 提 出 了 A* 算 法 ， 算法 人 该 结 合 了 像 BFS （Best-First-Seareh）的 启发 式 方 法 和 Dijkstra 算 法 的 形式 化 方 法 。 BFS 像 算法这样的启发式算法通常给你一种估 计的方式来解决问题而不能保证你得到 最优解。 A*算法却能够保证找到最短路径。
2
2.1
Heuristics 启发式
启发函数 启 发 函 数 h (n) 给 A* 一 个 从 任 意 节 点
n 到目标节点的最小花费时间的估计值， 选择一 个好 的启 发函数 是非 常重要 的， 因 为启 发 式 函 数 能 够 控 制 A* 算 法 的 行 为 。 （1）极 端 情 况 下 ， 如果 h （n）＝ 0， f 则 （n） （n） =g +0=g (n)， 么 只 有 g 那 （n）起 作 用 ， A* 算 法 就 变 成 了 Dijkstra 算 法 ，这 可 以 确 保找 到 最 短 路 径 。 （2） 果 h n） 是 小 于或 等 于 从 n 到 如 （ 总 目标 的 实 际 花 费 ，那 么 A* 算 法 就 能 确 保 找到 最 短 路 径 。h(n) 的 值 越 小 ， 算 法 要 A* 扩展 的 节 点 就 越 多 ， 法 就 越 慢 。 算 （3） 果 h n） 值 恰 好 等 于 从 节点 n 如 （ 的 到目 标 节 点 的 确 切 时 间 花 费 ，那 么 A* 算 法就仅扩展最优路径上的节点而不会扩 展其 它 任 何 节 点 ， A* 算 法 十 分 迅 速 。 使 虽 然不能 总是 遇到 这种情 况， 但我 们可 以在 某些 特殊 的情 况下 使 h n） （ 更加 精确 ， 要知 道 h n） （ 提供的 信息越精确 ， A*算法 就会越 完美 。 （4） 时 如 果 h n） 从节 点 n 到 目 标 有 （ 比 节点 的 实 际 花 费 要 大 ，那 么 A* 算 法 不 能 保证 找 到 的 使 最 短 路 径 ，但 是 A* 算 法 运 行的 比 较 快 。 （5） 一 种 极 端 情况 ， 果 h 另 如 （n） 对 相 于 g n） 常 大 ， 么 只 有 h n） 作 用 ， （ 非 那 （ 起 这 时 A* 算 法 就 近乎 于 BFS 算法 。 因 此 ，我 们 选 择 A* 算 法 将 能 以 尽 可 能快 的 速 度 获 得 最 短 路 径 。 如 果 h （n）过 小 ， 们仍能得到最短路径， 速度会很 我 但 慢； 如 果 h n） 大 ， 们 就 得 不 到 最 短 而 （ 过 我 路径 ，但 A* 算法 会 运 行 得 很 快 。 在 游 戏 中， 算 法 的 这 种 属 性 非 常 有 用 。 如 在 A* 例 某些情 况下 ， 会发 现你想 得到 的是 一条 你 相对好的路径而不是一条最佳路径。因 此， g n） h n） 间 做 出 权 衡 ， 们 就 在（ 和（ 之 我
可 以 改 变 A* 算 法 的 性 能 。 从 技 术 上 讲 ， 果 h(n)>h*(n)， 时 该 如 这 算 法 只 能 称 为 A 算 法 ，而 不 能 称 之为 A* 算 法 。然 而 ， 本 文 中， 者 仍 称 之为 A* 在 作 算 法 ， 为 它 们的 实 现 相 同 ， 且 游 戏 编 因 而 程界并未严格区分它们。 2.2 构造启发函数时应考虑的因素 （1） 度 与 精 确 度的 权 衡 速 A* 算 法 这 种 基 于 启 发 函 数 来 改 变 其 行为的能力在游戏中经常运用。速度和 精度之间的运行速度折衷可以提高游戏 有 效 性 。在 大 多 数 游 戏 中 ， 们 并 没 有 必 我 要 找出两 点之 间的 最佳路 径， 你所 需要 的 可以是接近最佳路径的路径。你在速度 和精度之间的权衡取决于你想在游戏中 做什么， 者你计算机的速度。 或 假如游戏中有两种地形，平地和山 脉， 其路径的时间花费分别是 1 和 4， 那么， A* 算 法 沿 着 平 地 搜 索 的 距 离 将 会 是 山 脉 的 4 倍。这是因为可能存在这样一条路 径 ， 着 平 地 前 进 从 而 绕 过 山 脉 。你 可 以 沿 加 快 A* 算 法 的 搜 索 速度 ， 种 方 法是 ： 一 使 用 2 作 为地 图中 两 空间 的启 发距 离， A*算 法比 较 4 和 2， 不会像 比较 4 和 1 那么 糟 就 糕了； 一种做法是： 算法将山脉地形 另 A* 的 运动 时间 花费 设定 为 3 来代 替实 际 的 4 以减少算法在山脉周围搜索的次数。 种 2 方法都放弃了最理想的路径而得到了更 快的搜索速度。 速度和精确度之间的选择不一定是 静 态 的 。 可 以 根 据 CPU 的 速 度， 径 搜 你 路 索的时间片数， 图上的单元数量， 个 地 每 单元的重要程度， 戏的难度级别， 者 游 或 其它的因素做出动态的选择。做出动态 选 择 的 一 种 方 法 是 ：创 建 一 个 启发 函 数 ， 假设穿过一个栅格空间的最小时间花费 是 1， 建 如 下 的 花 费 函 数 ： 构 g ' (n)=1 + alpha * ( g (n) - 1 ) 若 alpha=0， 修 正 的 花 费 函 数 g'(n) 恒 则 等 于 1。 在 这 种 情 况 下 ，地 形 的 花 费 就 完 全被忽略了， 地图上所有的栅格只有可通/ 不 可 通 。 若 alpha=1， g'(n)=g (n)， 则 g （n）为 原 始 的 花 费 函 数 ，这 时 就 会 完 全 获得 A* 算 法 的 优 点 。 可 以 设 置 alpha 为 0 到 1 间 的任意值。 速度和精确度间的选择不一定必须 是 全局的 ， 可以根 据地 图中 某些区 域的 需
0
前言
搜索 分为无 提示信 息搜索 （也 称盲目
h*(n) 为 节 点 n 到 终 点 的 实 际 距 离 ， 而 使 从 得找到 的路 径为 最短路 径或 最优路 径。 在 保证 h(n)<=h*(n) 的前 提 下 ，(n) 的值 越 大 ， h 则启发 信息 也越 大， 可以减 少搜 索过 程中 扩展 的 节 点 数 ， 加快 搜 索 速 度 。 1.2 算 法 （1） 把起始节点 S 放到 OPEN 有序表中。 （2） 果 OPEN 表 为 空 ， 失 败 退 出 ， 如 则 无解 。 （3）从 OPEN 表 中 选 择 一 个 f 值 最 小 的节 点 n 。 （4） n 从 OPEN 表中移出， 把 放入 CLOSED 表 中 。 （5） 果 n 是 目 标 节 点 ， 成 功 退 出 ， 如 则 求得 一 个 解 ； 则跳 到 否 （6） 。 步 （6）扩 展 节 点 n，生 成 其 全 部 后 继 节 点。 对 于 n 的 每 个 后 继 节 点 m， 计 算 f （m） 。① 如 果 m 不 在 OPEN 表 和 CLOSED 表中 ，把 它 加 入 OPEN 表 中 ，给 m 加 一 指 向其 父 节 点 n 的 指 针 ， 便 找 到 目 标 节 点 以 时记 住 解 答 路 径 ； 如 果 m 已在 OPEN 表 ② 中， 比 较刚 计 算 的（m） 值 和 该节 点 m 则 f 新 在表 中 的 （m） 值 ， 果 （m） 值 较 小 ， f 旧 如 f 新 表示 找 到 了 一 条 更 好 的 路 径 ，则 以此 新 f （m） 取 代 表 中 该 节 点 的（m） 值 ， 节 值 f 旧 将 点 m 的 父 指 针 指 向 当 前的 n 节 点 ， 不 是 而 指向它的历史父节点； ③如果 m 在 CLOSED 表中， 跳过该 节点 ， 回 则 返 （6） 续扩 展其 继
它节点。 （3） 到 步 骤 跳 （2） 继 续 循环 ， 到 找 ， 直 到解或无解退出。 1.3 数据结构 （1） 索 树 结 构 搜 根节点为开始节点， 节点为空， 父 在 到 达目标 节点 后， 从目 标节 点回溯 到根 节 点， 遍历的节点就是最短路径。 所 typedef struct tree_node *TREE; struct tree_node { TREE parent ； 该 节 点 的 父 指 针 // int height ；// 该 节 点 在 搜 索 树 中 的 高 度 int tile ； n(x,y) 的 位 置 标号 // （y* 地 图 高 度 + x） } （2） OPEN 表 ， CLOSED 表 OPEN 表 和 CLOSED 表 分 别 是 用 于 保 存未处理和已处理的节点的链表 typedef struct node_link *LINK； struct node_link { TREE node； 节 点 内 容 // int f； 估 价 函 数 // LINK next； 下 一 个 节 点 // } LINK open,close； （3） 价 函 数 （x， =g(x，) + h x， 估 f y） y （ y） 其 中 f 是 当 前节 点 （x， 的 估 价 函 数。 y）
算法与语言
基于 A*算法的游戏地图最短路径搜索
崔 振兴 ， 顾治 华
（武汉理工大 学 计算机科学 与技术学院， 北 武汉 430063） 湖