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人工智能原理:A星算法实例

来源:www.minaka66.net 时间:2024-05-14 14:25:18 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

目录:

人工智能原理:A星算法实例(1)

什么是A星算法

A星算法是一种常用于解决径规问题的算法,它图中找到最短来源www.minaka66.net。A星算法的基本思想是搜索过程中综合考虑径的代价和径的估价,从而达到快速搜索最短径的目的。

人工智能原理:A星算法实例(2)

算法实现过程

  1. 初始化起点和终点

A星算法中,需要先确定起点和终点。起点是指搜索的起始点,终点是指搜索的目标点。

2. 创建开启列表和关闭列表

  开启列表是指待搜索的节点列表,关闭列表是指已经搜索过的节点列表。初始时,开启列表只含起点,关闭列表为空。

  3. 计算起点到当前节点的代价

代价指的是从起点到当前节点的实际代价,以是距离、时间、花费等。A星算法中,代价通常指的是距离。

4. 计算当前节点到终点的估价

估价指的是从当前节点到终点的估计代价,以是距离、时间、花费等。A星算法中,估价通常指的是曼顿距离或欧几里得距离。

  5. 计算当前节点的总代价

  总代价指的是从起点到当前节点再到终点的总代价,即代价加上估价来自www.minaka66.net

  6. 将当前节点加入关闭列表

将当前节点从开启列表中移除,并加入关闭列表中。

7. 遍历当前节点的相邻节点

  遍历当前节点的相邻节点,并计算相邻节点的代价、估价和总代价。

  8. 将相邻节点加入开启列表

  将相邻节点加入开启列表中,并将当前节点设置为相邻节点的父节点。

9. 重复步骤3-8,直到找到终点或者开启列表为空

  如果找到终点,则搜索结束,径。如果开启列表为空,则搜索失败,无法到达终点。

人工智能原理:A星算法实例(3)

算法实例

假设有一个5x5的迷宫,其中0表示空地,1表示墙壁。起点为(0,0),终点为(4,4)。

  

  使用A星算法求解最短径:

1. 初始化起点和终点

  起点为(0,0),终点为(4,4)。

2. 创建开启列表和关闭列表

  开启列表含起点(0,0),关闭列表为空。

3. 计算起点到当前节点的代价

  起点到(0,0)的代价为0在.心.算.法.网

4. 计算当前节点到终点的估价

(0,0)到终点(4,4)的估价为8。

  5. 计算当前节点的总代价

  总代价为0+8=8。

  6. 将当前节点加入关闭列表

  将(0,0)从开启列表中移除,并加入关闭列表中。

  7. 遍历当前节点的相邻节点

(0,0)的相邻节点为(0,1)和(1,0)。

(0,1)的代价为1,估价为7,总代价为1+7=8。

  (1,0)的代价为1,估价为7,总代价为1+7=8。

8. 将相邻节点加入开启列表

  将(0,1)和(1,0)加入开启列表中,并将(0,0)设置为它们的父节点。

  开启列表为[(0,1),(1,0)],关闭列表为[(0,0)]。

  9. 重复步骤3-8,直到找到终点或者开启列表为空

  (0,1)和(1,0)的相邻节点分别为(0,2)、(1,1)和(0,0)、(2,0),但(0,0)已经关闭列表中,所以考虑。

  (0,2)的代价为2,估价为6,总代价为2+6=8在 心 算 法 网

(1,1)的代价为2,估价为6,总代价为2+6=8。

将(0,2)和(1,1)加入开启列表中,并将(0,1)和(1,0)设置为它们的父节点。

  开启列表为[(1,1),(0,2)], 关闭列表为[(0,0),(0,1),(1,0)]。

  (1,1)和(0,2)的相邻节点分别为(1,2)、(2,1)和(0,1)、(1,0),但(0,1)和(1,0)已经关闭列表中,所以考虑。

  (1,2)的代价为3,估价为5,总代价为3+5=8。

  (2,1)的代价为3,估价为5,总代价为3+5=8。

将(1,2)和(2,1)加入开启列表中,并将(1,1)和(0,2)设置为它们的父节点。

  开启列表为[(2,1),(1,2)], 关闭列表为[(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),(0,2)]。

  (2,1)和(1,2)的相邻节点分别为(2,2)、(3,1)和(1,1)、(2,0),但(1,1)已经关闭列表中,所以考虑。

  (2,2)的代价为4,估价为4,总代价为4+4=8Mat

  (3,1)的代价为4,估价为4,总代价为4+4=8。

将(2,2)和(3,1)加入开启列表中,并将(2,1)和(1,2)设置为它们的父节点。

开启列表为[(3,1),(2,2)], 关闭列表为[(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),(0,2),(2,1),(1,2)]。

  (3,1)的相邻节点为(4,1),但(4,1)为终点,搜索结束。

  最短径为(0,0)->(0,1)->(1,1)->(2,1)->(3,1)->(4,1),总代价为8。

总结

  A星算法是一种常用的径规算法,它图中找到最短径。A星算法的基本思想是搜索过程中综合考虑径的代价和径的估价,从而达到快速搜索最短径的目的。实际应用中,A星算法以用于机器人导航、游AI等领域。

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