A*啟發式搜索算法詳解 人工智能 我們嘗試解決的問題是把一個游戲對象(game object)從出發點移動到目的地。路徑搜索(Pathfinding)的目標是找到一條好的路徑——避免障礙物、敵人,並把代價(燃料,時間,距離,裝備,金錢等)最小化。運動(Movement)的目標是找到一條路 ...
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向外擴展外,本章描述的搜索過程有點像廣度優先搜索,不同的是,它會優先順着有啟發性和具有特定信息的節點搜索下去,這些節點 ...
2019-07-11 11:34 0 552 推薦指數:
A*啟發式搜索算法詳解 人工智能 我們嘗試解決的問題是把一個游戲對象(game object)從出發點移動到目的地。路徑搜索(Pathfinding)的目標是找到一條好的路徑——避免障礙物、敵人,並把代價(燃料,時間,距離,裝備,金錢等)最小化。運動(Movement)的目標是找到一條路 ...
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 ...
啟發式算法區別於盲目搜索算法,是搜索策略的一種。主要特點是 可以利用問題自身的一些特征信息(啟發式信息)來指導搜索的過程,從而可以縮小搜索范圍,提高搜索效率。 實際上,啟發式算法也代表了"大拇指准則"(在大多數情況下是成功的,但不能保證一定成功的准則)。 啟發式算法離不開啟發式 ...
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 ...
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) 很明顯啟發式的搜索效率遠遠大於盲搜 ...
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 ...
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 ...
AI算法是一種重要的啟發式算法,主要用於選擇兩點之間的最佳路徑,A的實現也通過評估函數實現 F=G + H G代表從這一點到起點的成本 H是從此點到終點的曼哈頓距離。 F是G和H的和,最佳路徑是選擇最小的F值並進行下一步(更多詳細信息將在后面描述) 曼哈頓距離 ...