原文:[啟發式搜索/A*] [SCOI2005]騎士精神題解

洛谷 騎士精神 啟發式搜索 A 估價函數 對於當前狀態,我們可以將其與目標狀態對比,得到一個預估的代價,即最少 不一定滿足題意 的代價,得到這個代價的函數叫做估價函數 對於一個最短路問題來說,我們可以定義一個如下的函數式來表示搜索的過程 f x g x h x 其中,f x 為從x到目標節點預估的總代價,g x 表示目前到達x點已經付出的代價,h x 表示預估從x到目標的最小代價,如上題 騎士精神 ...

2018-10-22 20:33 4 753 推薦指數:

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啟發式搜索技術A*【譯】

開篇 這篇文章介紹找最短路徑的一種算法,它的字我比較喜歡:啟發式搜索。 標題上寫的是翻譯,只是覺得原文講解的思路很清晰。這篇文章整體構思和原文相差不多,只是有些地方有小的改動, 我想的是用更容易理解的方式、更簡潔的把A*算法的思想呈現出來。 文章中出現的詞openlist ...

Mon Jan 16 02:17:00 CST 2012 9 12929
【洛谷2324】[SCOI2005]騎士精神 IDA*

[SCOI2005]騎士精神 描述  在一個\(5×5\)的棋盤上有\(12\)個白色的騎士和\(12\)個黑色的騎士, 且有一個空位。在任何時候一個騎士都能按照騎 士的走法(它可以走到和它橫坐標相差為\(1\),縱坐標相差為\(2\)或者橫坐標相差為\(2\),縱坐標相差為\(1\)的格子 ...

Thu Oct 11 02:14:00 CST 2018 1 875
啟發式搜索技術A*

開篇 這篇文章介紹找最短路徑的一種算法,它的字我比較喜歡:啟發式搜索。 對於入門的好文章不多,而這篇文章就是為初學者而寫的,很適合入門的一篇。文章定位:非專業性A*文章,很適合入門。 有圖有真相,先給大家看個效果圖吧:從圖的左下角到右上角尋找最短路徑,灰色部分是障礙物。 這是用一般的搜素 ...

Mon Jun 13 19:22:00 CST 2016 1 3793
雙向BFS和啟發式搜索的應用

題目鏈接 P5507 機關 題意簡述   有12個旋鈕,每個旋鈕開始時處於狀態 \(1\) ~ \(4\) ,每次操作可以往規定方向轉動一個旋鈕 (\(1\Rightarrow2\Rightarr ...

Fri Aug 14 21:27:00 CST 2020 2 606
路網最優路徑算法之一啟發式搜索

1 Dijkstra描述與分析 1.1 算法描述 Dijkstra最短路徑算法,具體地說,應該是一種單點到多點(one to many)的最短路徑搜索算法,因為它從起點開始搜索時,總是優先搜索和展開當前離起點路徑最短的節點,直至搜索到目標點時結束搜索。 有人說 ...

Mon Mar 23 06:12:00 CST 2015 1 3103
人工智能08 啟發式搜索

啟發式搜索 【這一章在某些地方筆者自己也沒完全弄清楚,比如在遞歸最優搜索處沒有找到一個很好的例子來理解,比如如何選擇啟發式函數等等一系列的問題,希望有大神能指明講解。所以本章重要的只是介紹A*算法流程和簡單優化並介紹引出一些改進的A*算法】 使用評估函數 除了搜索過程不是從開始節點統一 ...

Thu Jul 11 19:34:00 CST 2019 0 552
啟發式搜索(heuristic search)———A*算法

在寬度優先和深度優先搜索里面,我們都是根據搜索的順序依次進行搜索,可以稱為盲目搜索搜索效率非常低。 而啟發式搜索則大大提高了搜索效率,由這兩張圖可以看出它們的差別: (左圖類似與盲搜,右圖為啟發式搜索)(圖片來源) 很明顯啟發式搜索效率遠遠大於盲搜 ...

Wed Oct 17 04:35:00 CST 2018 0 8818
N數碼問題的啟發式搜索算法--A*算法python實現

一、啟發式搜索:A算法 1)評價函數的一般形式 : f(n) = g(n) + h(n) g(n):從S0到Sn的實際代價(搜索的橫向因子) h(n):從N到目標節點的估計代價,稱為啟發函數(搜索的縱向因子); 特點: 效率高, 無回溯, 搜索算法 OPEN表 : 存放 ...

Sun Sep 23 22:49:00 CST 2018 0 2315
 
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