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A*路径规划算法是半贪心算法。

A*路径规划算法虽然通过计算启发式函数来引导搜索,但仍属于一种半贪心算法。如果启发式函数不足够良好,或者算法被恶意干扰,搜索中的贪心策略可能失效,导致目标无法被找到甚至死循环。为此,有以下两种解决方案

  1. 优化启发式函数,使其具有更好的性能和可靠性。

  2. 实现反向路径规划,先从目标开始搜索,找到所有能到达目标的路径,再维护一个以起点为中心向外扩散的搜索区域,直到在搜索区域与反向搜索结果重叠时结束。这样,找到的路径一定是最短的,并且可以确保搜索的可靠性。

以下是实现反向路径规划的简单代码示例:

def reverse_A_star(start, goal, cost):
    def heuristic(node):
        return abs(goal[0] - node[0]) + abs(goal[1] - node[1])
    
    queue = [goal]
    visited = set()
    parent = {}
    
    while queue:
        current = queue.pop(0)
        if current == start:
            break
            
        visited.add(current)
        for neighbor in [(current[0]-1, current[1]), (current[0]+1, current[1]), (current[0], current[1]-1), (current[0], current[1]+1)]:
            if neighbor in visited or cost(neighbor) == float('inf'):
                continue
                
            priority = heuristic(neighbor) + cost(neighbor)
            queue.append(neighbor)
            visited.add(neighbor)
            parent[neighbor] = current
            
    path = [start]
    node = start
    while node != goal:
        node = parent[node]
        path.append(node)
        
    path.reverse()
    return
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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