A星算法试验报告11_第1页
A星算法试验报告11_第2页
A星算法试验报告11_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

本文格式为Word版，下载可任意编辑——A星算法试验报告11

人工智能

学院：信息学院班级:学号：姓名：

一、试验原理

A*算法，作为启发式算法中很重要的一种，被广泛应用在最优路径求解和一些策略设计的问题中。而A*算法最为核心的部分，就在于它的一个估值函数的设计上：

f(n)=g(n)+h(n)

其中f(n)是每个可能试探点的估值，它有两部分组成：一部分为g(n)，它表示从起始探寻点到当前点的代价（寻常用某结点在探寻树中的深度来表示）。另一部分，即h(n)，它表示启发式探寻中最为重要的一部分，即当前结点到目标结点的估值，h(n)设计的好坏，直接影响着具有此种启发式函数的启发式算法的是否能称为A*算法。

一种具有f(n)=g(n)+h(n)策略的启发式算法能成为A*算法的充分条件是：1)探寻树上存在着从起始点到终了点的最优路径。2)问题域是有限的。

3）所有结点的子结点的探寻代价值>0。4）h(n)=g+1;}

if(lei==2)//假使是斜线走

{g_value=father->g+1.414;}

修改后的扩展结点数837三、试验分析

A*算法最为核心的过程，就在每次选择下一个当前探寻点时，是从所有已探知的但未探寻过点中(可能是不同层，亦可不在同一条支路上)，选取f值最小的结点进行展开。而所有“已探知的但未探寻过点〞可以通过一个按f值升序的队列(即优先队列)进行排列。这样，在整体的探寻过程中，只要依照类似广度优先的算法框架，从优先队列中弹出队首元素（f值），对其可能子结点计算g、h和f值，直到优先队列为空(无解)或找到终止点为止。

若修改地图该算法得到的路径是：

算法仍旧有效

其实该算法的启发函数是两点之间的欧式距离，即当前点到目标点的直线距离，对于此题目来说欧式距离启发信息相对太少，若将启发函数改为：

chang=end_x-x;

kuan=end_y-y;if(chang>=kuan)

{distance=(int)1.414*kuan+chang-kuan;}else

{distance=(int)1.414*chang+kuan-chang;

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 中学教育

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论