A star(A*)算法是一种启发式搜索算法,常用于路径规划等问题。A star算法使用一个评估函数来计算每个节点的估价值,该估价值是到达目标节点的预期代价(通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离)。 A star算法使用优先队列来存储搜索过程中遇到的所有节点,并按照节点评估函数的值进行排序,以确保下一个搜索的节点是当前最优。
代码示例:
# 定义节点
class Node(object):
def __init__(self, state, parent, g, h):
self.state = state # 当前节点状态
self.parent = parent # 父节点
self.g = g # 到达当前节点的实际代价
self.h = h # 到达目标节点的预期代价
def f(self):
return self.g + self.h
# 定义A star算法函数
def astar_search(start_state, goal_state, get_neighbors_fn, heuristic_fn):
# 初始化起始节点和目标节点
start_node = Node(start_state, None, 0, heuristic_fn(start_state, goal_state))
goal_node = Node(goal_state, None, 0, 0)
# 初始化优先队列
open_list = [start_node]
closed_list = []
# 开始搜索
while open_list:
# 获取当前评估函数最小的节点
current_node = min(open_list, key=lambda x: x.f())
# 将当前节点从open_list中移除并将其添加到closed_list中
open_list.remove(current_node)
closed_list.append(current_node)
# 检查当前节点是否为目标节点
if current_node.state == goal_state:
path = []
while current_node.parent:
path.append(current_node.state)
current_node = current_node.parent
path.append(start_state)
# 返回反转后的路径
return path