a-star

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pseudo code from wikipediaからA *を実装しようとしていますが、私は奇妙な結果を得ています。実装では、最初は良いパスのように見えますが、見た目が変わっても常に同じパスが生成されます。誰かが間違っていますか？このコードはpython 3.1で書かれており、pygameを使用しています。 import pygame import sys, traceback impo

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A *検索アルゴリズムが停止する

A *検索アルゴリズムを実装しようとしています。今のところ、私はただの壁に囲まれた環境に良い道を見つけることを試みているだけです。壁は無作為に生成され、場合によっては私のパスが「スタック」になります。検索の前に壁があり、その辺のすべてに（この混乱に導いたものを除いて）見つかった場合、それは停止する。これを防ぐためにできることはありますか？私は壁を無視し、目的地に到達するまでにどれくらいの距離がか

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A *指数関数の複雑さがなぜメモリ上にあるのですか？

ウィキペディア（link here）以下*の複雑さにこう述べています。その時間複雑さは、*」sのメモリ使用量よりも、より問題。最悪のケースでは、指数的な数のノードも覚えておく必要があります。私があるため、これが正しいか確認するために失敗：その後、我々は、オープンノードのリストにB、C、及びDを追加我々は後継B、C、およびDを用いて、ノードAを探索言います、各ノードはAへの参照を伴い、A

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Erlang星検索アルゴリズムの実装

A *検索アルゴリズムのErlang実装が必要です。ポインタはありますか？

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A *を使ってトラベリングセールスマンを解決する

私は旅行セールスマンの問題を解決するA *アルゴリズム（ヒューリスティックスが提供されています）の実装を書くことを任されました。私はアルゴリズムを理解しています、それは十分簡単ですが、私はそれを実装するコードを見ることができません。つまり、私はそれを得る。 distance +ヒューリスティック（ノード）でソートされたノードの優先順位キューは、パスに最も近いノードを追加します。問題は、直近のノード

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Dijkstra-conceptとは異なるルーティングアルゴリズム

Dijkstra-conceptとは異なるルーティングアルゴリズムが存在しますか？ダイクストラ（およびその他A *、D *、ベルマン鍛造）この概念を使用します。これを拡張し、既知のノードに結果を保存し、既知のノードから最高ノードを取得します。根本的に異なる概念はありますか？

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A-star（A *）を使用して最も自然に直接ルートを見つける方法

AS3でA *アルゴリズムを実装しましたが、1つの点を除いてはうまくいきます。多くの場合、 "自然な"またはターゲットへのスムーズなルート私の環境では、オブジェクトは水平または垂直方向に移動できるので、安価に対角線方向に移動できます。ここでは非常に簡単な例があります;開始点はSで、またはF. | | | | | | | | | | |S| | | | | | | | | x| | | |

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私の経路探索エリアの周りに境界線を置くことは許容されますか？

私は現在、無限グリッド上のパスを計算するためにA *経路探索アルゴリズムを使用しています（GridWorldのUnboundedGrid、AP CSのケーススタディ、誰にも役立つ場合）。エンドノードが完全に壁に囲まれているため、有効なパスが存在しない場合を除いて、すべてが素晴らしく機能します。予想どおり、アルゴリズムは無限に探索を続け、エンドノードを見つけることはありません。可能な解決策は、開始

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このデータ構造からグラフを作成するにはどうすればよいですか？

私はこのA* tutorialからこのデータ構造を取っ： public interface IHasNeighbours<N> { IEnumerable<N> Neighbours { get; } } public class Path<TNode> : IEnumerable<TNode> { public TNode LastStep { get; priva

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マンハッタンの距離は許容できるヒューリスティックではどうですか？

1タイルの動きを数えると、他のタイルが目標状態になることはありますか？したがって、各タイルの数をカウントすると、目標状態に達するために必要な最小限の移動以上のカウントを得ることができます。この質問は15パズルのマンハッタン距離の文脈にあります。ここでは異なる単語での質問です：我々はN-Puzzleの許容ヒューリスティックとしてマンハッタン距離を使用することができます。 A *検索を実装するに