a-star

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A *経路探索アルゴリズムの最後の部分を2D配列に実装する際に問題があります。 https://www.raywenderlich.com/4946/introduction-to-a-pathfinding のチュートリアルを使用しています。最後には、擬似コードがあります。私はこのコードを最後まで辿ることができました。私のコードと擬似コードとの違いは、すべてのノードのすべてのG、H、F値をあらか

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アダプティブパス - Astarの変更

Astarアルゴリズムで見つかったパスを適応したいので、このパスを使っているオブジェクトが変更（例えばターゲットが動き回る）に適切に反応できるようにします。私は可能な限り全パスを再計算することなく、可能な限り効率的にこれを実行しようとします。私は、オブジェクトの移動に伴って、現在のパスの末尾にNode新しいを追加することで、パスstd::vector<Node> pathをmodyfingについて

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Aスターサーチを実装する問題C++

私は作成しているゲームでC++でAスターアルゴリズムを実装しようとしていますが、それは動作しません。コードについて忘れたものがあるかどうか、アルゴリズム。私はそれらがソートされ、戻り値が私が訪問しなければならないノードを持つベクトルであるので、セットを使用しました。私はおそらく私はいくつかの種類のエラーを持っている前に、このアルゴリズムを使用したことがない。 struct node {

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スターの経路探索|六角形のグリップ

私は初心者です。私はそのような厄介な問題に直面しています。です。アルゴリズムが余分な16進数を飲み込んだようです。誰かが私の間違いを指摘できますか？だからここでは、コードです： 1.Pathfinding funcを（1に表示され、2 '障害' が設定されている 'OB'）： private static Node pathFinding(Vector2i startHex, Vector

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A *（星）の最短経路を見つける問題 - 具体的な例この例では

（写真を参照してください）、マンハッタンのヒューリスティックがあるため、西先ブロックのunwalkableブロックのパスを遅らせます。私はこれをどのように修正できますか？宛先を見つけた後でも、開いているリスト（灰色のブロック）のブロックをチェックし続ける必要がありますか？もし私がそれをしなければならないなら、私はダイクストラを使うかもしれません。私は星に行ったり、解決策があれば、このような不完全

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A * pythonのトラブル、目標が決して見つかりません

まず、長いコードを残念に思いますが、すべてのコードが問題を理解するのに関連していると感じます。 grid.txtファイル（次のリンクを参照）https://ufile.io/9e6hm は、0、100、または-1のいずれかで塗りつぶされたセルの2次元グリッドを格納します。 0は空き、100と-1は占有されています。 My A *は、特定の開始点からゴールまでのパスを見つけなければなりません。これ

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デプスファーストサーチはノードにどのようにアクセスしますか？

アルゴリズムはノードに2回目に来ることがあり、すなわち、ノードへの2つの経路が存在する可能性がある。アルゴリズムはどのパスがより短いかを知る必要があります。ベスト・ファースト・サーチが以前に訪れたノードに到達すると、以前の訪問がより長いパスを持つ可能性があります。これが起こると、開いているリストと閉じたリストを更新する必要があります。これはA *検索では発生しません。質問：これはDFSで起こ

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3DゲームのUnityグリッドでの*パスの検出

私は学校プロジェクトに取り組んでいます.3DゲームのA *検索を使用して自分のパス探索システムをスクリプトする方法を理解しようとしています。私が見つけたすべてのチュートリアルは、ほとんどがタイルベースのゲーム用で、ノードを格納するために2dグリッドを使用しています。 3Dゲームにグリッドを使用するのは正しいですか？どのようにこのグリッドを作るためのヒント？これに答えるために無益なとはいえ

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直線のコーナーを最適化する路線探索のためのA *アルゴリズム

道路網をRTS都市構築ゲームに配置するための道案内に取り組んでいます。これは便利な方法であると思われる車両の経路探索にA *このタスクにも同様に使用します。 Roadplacement 独自のアルゴリズムをチェックし、このようにその隣のすべてのグリッドの正方形： for (int x = -1; x <= 1; x++) { for (int y = -1; y <= 1

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A *

の結果を事前に計算A*検索アルゴリズムについて学習し、N-Puzzleの最速ソリューションを見つけるためにそれを使用しています。初期開始状態のいくつかのランダムシードについて、パズルは解くことができず、アルゴリズムが探索空間全体を探索し、与えられた開始状態に対する解がないと判定するまで、非常に長い待ち時間が生じることがある。 A*アルゴリズムがこのようなシナリオを回避できないかどうかを事前に計算す