A路径寻找算法的研究-毕业设计论文-终稿

毕业设计（论文）

题目：A*路径寻找算法的研究

A * Algorithm Finding Path

学院: 软件学院

专业: 电子商务班级: 06-1班

姓名: 樊斐佳学号: 20062110040126 指导教师: 蔡体健完成日期: 2010-6-9

华东交通大学毕业设计（论文）任务书

姓名樊斐佳学号20062110040126 毕业届别2010 专业电子商务

毕业设计（论文）题目A*路径寻找算法的研究

指导教师蔡体键学历研究生职称副教授

1、要求（作为评分标准）：

（1）基本要求：

1. 深入了解A*算法的内部操作过程；

2. 了解A*算法如何在起点和终点间建立路径；

3. 设计以砖块环境为背景的小游戏程序来运用A*算法；

4. 掌握A*算法在图论中次短路径中寻找的灵活运用；

5. 比较A*算法和其它几种启发式搜索算法的优劣；

6. 学习使用一些常用工具软件，包括文字处理工具、压缩工具、图像制作工具、动画制作工具、网页制作工具、多媒体处理工具等。

（2）创新性要求：

1. 研究A*算法的应用，广泛阅读相关论文，分析A*算法的改进算法；

2. 设计合理的估价函数，提高A*算法的搜索效率，对A*算法进行新的改进。

2、进度安排：

●第—周：审题，调研，了解课题任务。查阅相关资料，学习人工智能相关技术；

●第二周：查阅外文资料，完成相关资料的翻译；

●第三周：完成开题报告；

●第四～六周：学习各种路径搜索技术，重点研究A*算法；

●第七周：对小游戏模拟程序进行总体设计，对功能模块进行划分，完成数据结构的设计；

●第八～九周：完成小游戏程序的各功能模块的设计，实现A*算法设计思想；

●第十周：开始写毕业论文；

●第十一～十二周：边写论文，边调试、充实、完善游戏软件；

●第十三周：按照毕业设计撰写规范的要求修改毕业论文，完成毕业论文；

●第十四周：提交毕业论文，进行毕业答辩。

指导教师签字：

2009年11月22 日

系、部意见：

题目及工作量符合本科培养要求

是否是新题□是□否

系、部主任签字：

年月日

题目发出日期2009年12月1日设计（论文）起止时间2010年3月8日—2010年6月12日学院意见：

同意发布题目□是□否

毕业设计领导小组组长签章：

华东交通大学毕业设计（论文）开题报告书

课题名称A*路径寻找算法的研究

课题来源导师指定课题类型设计导师蔡体键

学生姓名樊斐佳学号20062110040126 专业电子商务

一、开题报告内容：

1、文献综述

(1).搜索算法的介绍和分类

搜索算法称为“通用算法”，在算法常见的几大块，比如图论、数论、动态规划、计算几何、字符串等领域中都被广泛应用，同时在人工智能中占有重要的地们。但是由于它巨大的局限性和自身灵活性，也被认为是最难学难用的算法之一。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索，盲目的算法种类比较多，有纯随机搜索、广度优先搜索、深度优先搜索，迭代加深搜索、迭代加宽搜索，柱型搜索。启发式搜索包含，贪心搜索，A*搜索和ID*搜索。

(2).搜索算法中的剪枝

剪枝满正确性、准确性和高效性三个原则，优秀的剪枝往往可以很大程度上地加快一个算法的搜索速度，一般包含极端法、调整法和数学法三种；极端法广泛地应用各种搜索算法的剪枝中，它的基本思想是能过对当前结点进行理想式，通过否定这样的“理想情况”来避免对当前结点的扩展；调整法的基本思路是通过对子树的比较前年重复子树和明显不是最有“前途”的子树；数学方法主要是针对一些具体的问题利用专门知识进行剪枝，例如，在图论中借助连通分量，数论中借助模方和的分析等。

(3)路径寻找问题

图论中的Dijkstra算法也可以进行最短路的寻找，但是当点比较多而边比较少的稀疏的图中，并不是最好的选择，而其他的方法，比如双向广搜索就在时间和空间上都优于它，如果在广搜索加上合理的启发式，即A*搜索，会更快！

通过我写的两个小程序的比较和验证发现，在无障碍物的地图中搜索路径，用哈曼顿距离作为启发式，可以大减少算法运行过程中点扩展的总数，而且能找到最短的路径，而利用Dijkstra的每次找离起点最近的点扩展的思想，总扩展的点大大多于前者，从而算法运行速度也慢了很多，而在有障碍物的地图中，前者虽然很快求解路径，但并不一定是最短路径，而后者仍可保证最短路径，假如我们定义g(n)为当前点到起始点的距离，h(n)为到终点的最短哈曼顿距离，而用f(n)=g(n)+h(n)作为我们算法的估价函数，我们会发现算法运行速度会高于后者而低于前者，但是我们可以得到一条最短路径，这便是A*算法的特长所在，即保证算法的准确性又保证高效率!

(4)在阅读一些信息学竞赛国家队集训论文后，总结出可以快速度提高搜索效率的优化方法有：

a.数据的有序化,比如用搜索解经典的装箱问题——n个不同体积的物体放个一个体积为V的箱子，使得箱子刚好放满，如果先将不同物体按体积大小排序后再进行搜索，会提前找到最优解

b.选择搜索对象，比如公交汽车的调度表安排问题，如果选择汽车作为对象则每辆车对应不同的时间，而如果选择路径作为对象则对应的是不同的汽车，可以预见这种方法搜索过程中汽车会越来越少，该搜索树越深，枝条便会越少。

c.搜索的策略选择

1、在对同一个问题搜索求解时，往往会遇到不同策略的选取，而有时不论是效率还是准确性上都会相差甚远，所以很有必要在一个搜索求解前充分考虑不同策略选取的利与弊

(5) A*算法的介绍