人工智能 A*算法原理
算法A是一类重要的启发式算法，主要用于选择两点之间的最优路径，A也是通过评估函数实现的
这就是上面曼哈顿图中的情况。
小熊和叶子之间的距离就是蓝线代表的距离Is 9。
起点(X1,Y1)，终点(X2,Y2)，H = | 角为点(0, 0)，熊的位置为(1, 4)，叶子的位置为(. 7, 1)，则H=|7-1|+|1-4| =9。
以上图为例，我们将熊的位置添加到开头的 CLOSE 列表中，并在 OPEN 中添加熊周围可以移动到的点。
列表，并将熊周围的 8 个点添加到列表中 OPEN 在每个节点处按照 F=G+H 进行评估计算，然后在这 8 个节点之间进行选择。
选择一个F值最小的节点，然后从OPEN列表中删除这个节点，将其添加到CLOSE列表中，然后对该节点周围的8个节点进行求值操作，然后依次进行操作，这样就可以我不太明白，下面我详细解释一下。
从起点到终点，我们使用A-star算法寻找最优路径
我们定义每个方格的长度为1，然后从起点开始到第5个位置的成本是1，第3个位置的成本是1.41，我们看上图，然后执行操作
第一步，我们将积分相加。
围绕 OPEN 列表中的起点，然后进行估计。
值运算，运算的结果如上图所示我从上一个父节点开始执行这里需要的总成本，如果方向不同，上图中的G值可以不同，我们已经计算过了发现1点的F值最小，那么我们选择这个点，从OPEN列表中删除点1并将其添加到CLOSE列表中。
然而，当我们继续操作时，我们发现如何处理点1、点2、点3和起始点的周围，首先将起始点添加到CLOSE中，所以不需要执行此操作不再这样了，我们可以用2点和3点来进行。
操作，2个点的操作，当我们从1个点走到2个点的时候，代价是G值会变成2.41，但是H值变化不会比原来的F值更大，那么我们就不能改变它了（显示节点母为1，并将F值更改为9.41，因为我们遵循的是最小化F值，这同样适用于第3)点。
围绕点1进行计算后，整个open链表中有两个点，我们进行下一步计算，现在我们选择3个点，然后围绕3个点进行计算，结果是，如果父节点显示3个点的值，OPEN点的F值比原来的大。
，所以它不会改变。
当我们查看整个OPEN列表时，点2处的值7.41是最小的，因此我们选择点2并继续操作。
我们在前面的计算中选择了点1，点2没有被添加到上图中的OPEN列表中，因为它被障碍物挡住了，无法从点1移动到点2，所以它没有被添加到OPEN列表中。
。
被添加到点 2。
点被添加到列表 OPEN F=8 of 3 是整个列表中最小的 OPEN 选择 3。
我们围绕点 3 进行计算，发现点 4 已经计算出 G=1+1。
=2 且 F=2 +6=8 所以，此时应改变 4 个点，F 变为 8，箭头指向 3 个点（即 4 个点的父节点变为 3），如下以下显示了以下
我们将继续根据此方法行事，操作的最终结果如下所示
，我们根据箭头逐步搜索（ parent节点）通过目标点到达起点，这是我们需要的最佳路径。
如下图中选择的白色区域所示
，但我们还需要注意某些点
有两个最佳步道
这是一些在我对*算法的理解中，某些地方可能会出现错误，欢迎每个人指出并一起学习。
A*算法原理简介
A*，A-Star（A-Star）完整算法是一种有效的算法，在静态道路网络中完成了最短路线。核心公式可以表示为：f（n）= g（n）+h（n），其中f（n）代表从起点到ND到终点的评估函数，而g（n）为从节点到n点的距离开始的实际成本，即从NOD的距离开始，而H（n）是从NOD到目标节点的估计成本。
该算法的关键在于选择H（n）评估函数。
如果h（n）的值小于或等于从n到目标节点的实际距离，尽管搜索范围是扩展的，这可能会导致搜索点的数量增加，则可以确保最短路径，即找到最佳解决方案。
但是，这种搜索方法效率很低。
另一方面，如果h（n）的值大于实际距离，即使搜索范围和点数减少并且效率提高，也不能保证找到最佳解决方案，因为有些更好路线可能会错过。
因此，优化评估功能的选择是算法优化a*的关键。
*不仅可以确保搜索效率，而且可以确保最佳结果。
这是一个需要平衡的矛盾。
自动驾驶规划算法（2）——A*算法
面对自动驾驶领域极高的时序要求，传统的DIJKSTRA算法显得束手无策，因为在面对大量地图数据时效率低下。因此，A*算法来弥补这一缺点，提供更高效的路径规划方案。
A*算法的原理是结合了贪心算法和DIJKSTRA算法的优点。
我们引入了评估函数和启发函数来帮助算法找到更最优的路径，同时保证搜索目标的效率。
评估函数由后向成本和前向成本组成。
启发函数，或称启发值，用于通过估计当前节点到端点的最短距离来更快地找到最优解。
借助灵感功能，曼哈顿的街道可以满足您的一致性。
此外，A*算法还包含Eushi距离、Chexhev距离等其他灵感特征，以满足不同场景的需求。
实现A*算法时，过程与DIJKSTRA算法类似，但多了一步：评估函数和存储节点的激励值。
通过设置灵感函数的比率，例如比例参数，可以调整算法的行为，以便在更高速度或精度的场景中表现更好。
在某些应用中，与 DIJKSTRA 算法相比，A* 算法在搜索效率方面提供了显着改进。
例如，在20*20的地图上，A*算法只需要153次迭代就可以找到最短路径。
另一方面，Dijkstra 算法需要 235 倍。
在100*100的地图上，A*算法只需要1938次迭代，而Dijkstra算法需要4235次。
这说明随着地图比例尺的扩大，A*算法的优势变得更加明显。
不同的灵感设置会影响算法的效率和准确性。
即使在某些情况下牺牲准确性来换取更高的运行效率，这对于实际应用来说也是一个值得考虑的策略。
这个算法实际上在100*100的地图上完成了数千次迭代计划。
A*算法能否胜任规划更大的地图？ 有没有更高效的路线规划方法？ 这些问题将在接下来的讨论中得到解答。
我想介绍一下概率路线图（PRM）算法。
这是一种无需为自动驾驶技术提供更高效灵活的路线规划方法即可完成路线规划的解决方案。
【寻路】A星算法浅析
** a*算法：以许多明智的方式找到找到最佳路径的方法，*算法以其效率和实用性脱颖而出。它明智地结合了Dijkstra算法的准确性和GreedybestFirstSearch的效率，该搜索为我们提供了一个有力的工具，可以使我们在复杂地图上解决路径问题。
让我们一起探索A*算法的本质，以了解它如何引导我们迷宫中。
基本原理** 1.A*算法** a*算法的关键是引入H Insimation函数，该功能代表了从当前节点到目标节点的估计距离。
与Dijkstra算法的纯距离的计算不同，算法A*考虑了目标节点的直接访问。
节点，h在目标距离处进行估计）以确定搜索路线。
** 2。
与BFS和Dijkstra的比较** - BFS（宽度搜索优先级）都是盲目的搜索，无论未来的道路成本如何，A*都是高优先级搜索优化，并且探索不受鼓舞的功能的避免。
-s的本质虽然Dijkstra的算法发现了最短的路径，但复杂性更高。
A*在确保道路效率的同时，这是一条较短的道路，尤其是当目标节点位置信息提供时。
** 3.A*伪算法代码** a*搜索过程如下： - cap到开放列表的开放节点。
- 制作最小f值的节点。
- 重复步骤3，直到找到目标节点或打开列表。
** 4。
实施详细信息和优化** - 使用优先转弯（例如二进制痔疮）存储节点来促进快速访问f值较小的节点。
-ADD直径在计算F值时直径，并使用曼哈顿之间的距离或EURA之间的距离（取决于情况）。
-promato节点直接以避免重复搜索。
- 石通路以增强视觉效果。
-D多层搜索系统设计，以解决复杂环境中的道路选择。
** 5.A*，B*和JP等于** - B*算法对目标取向更加偏见，并且可以在目标附近产生更广泛的探索范围。
-jps（jumppointsearch）基于*，通过搜索跳跃点来搜索加速搜索，尤其是在许多障碍中。
通过A*算法，我们可以找到游戏的最短或较短的方式，机器人导航，真实的道路计划等。
它的灵活性和效率使其成为现代计算机科学的财产。
理解和掌握算法A*就像拥有智慧的钥匙一样，这可以帮助我们轻松找到Labirin现实世界中的方法。
