A*算法

最新推荐文章于 2025-09-21 08:00:00 发布
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博客提供了两篇技术博客的链接，分别来自博客园和优快云，但未提及具体技术内容。
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浅谈A*算法
BlueCarrot的博客
11-01 1303
A*算法 推荐知乎上的一篇文章《路径规划之 A* 算法》，写得很好，图文并茂。 最优路径规划 最优路径规划问题，即依据某个或某些优化准则（如工作代价最小、行走路径最短、行走时间最短等），在工作空间中找到一个从起始状态到目标状态且能避开障碍物的最优路径。 也就是说需要注意以下三个问题： 明确起始位置和终点 避开障碍物 尽可能做到路径上的优化 路径规划的应用场景十分丰富，如游戏中NPC的位置移动、百度地图导航、无人驾驶汽车等。 目前路径规划算法分： 我们先从
使用A*算法求最短路径
lxxnb666的博客
09-21 1万+
图论中最短路径的求解之A*算法实现 代码链接 利用A*算法找到从A城市到B城市的最短路径，以及代价，其中A *算法中的h也就是从当前点到目标点的距离已经给出。程序要有通用性，即其中城市A、B可以为下图中任意的两个城市 在做这个作业时我感觉数据给的不完整，说真的二维图论搜索基本是上按照两点之间的距离作为启发式函数，数据里只给了其他点到一个点直线距离，所以如果城市增多，那么我的这个启发式函数就可...
A*算法（A-Star Algorithm）详解
软件行业技术文化交流。
09-21 2144
A算法是一种高效的启发式路径搜索算法，通过结合实际路径代价(g(n))和启发式估计代价(h(n))来寻找最优路径。其核心是评估函数f(n)=g(n)+h(n)，优先扩展f(n)最小的节点。算法使用开放列表（待扩展节点）和关闭列表（已处理节点）进行搜索，通过合理的启发函数（如曼哈顿距离、欧几里得距离）保证最优性和效率。相比Dijkstra算法，A能显著减少搜索范围，广泛应用于游戏寻路、机器人导航等领域。关键是启发函数需满足可采纳性（不高估实际代价），才能在保证找到最优路径的同时提高搜索效率。
路径规划之A*算法
weixin_43575792的博客
11-26 1266
之前提过Dijkstra算法的核心是每次遍历寻找离起点代价最小的点作为新的节点，Best-First Search算法的核心是每次遍历寻找离终点代价最小的点作为节点；二者各有优缺，所以就有大佬将二者结合起来提出了A*算法。
路径规划之 A* 算法
热门推荐
qq_36744449的博客
09-01 2万+
参考链接 原文地址 路径规划之 A* 算法 算法介绍 A*（念做：A Star）算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。本文在讲解算法的同时也会提供Python语言的代码实现，并会借助matplotlib库动态的展示算法的运算过程。 A*算法最初发表于1968年，由Stanford研究院的Peter Hart, Nils Nilsson以及Bertram Raphael发表。它可以被认为是Dijkstra算法的扩展。 由于借助启发函数的引导，A*算法通常拥有更好的性能。 广度优先搜
搜索专题——A*算法
m0_52766855的博客
04-23 1510
什么是A*算法？ A*算法是一种结合了启发函数的宽搜算法，当搜索空间巨大时，我们可以为宽搜加上一个启发函数，来降低搜索的时空复杂度。 A*算法的原理是什么？ 在A*算法中： 定义 F(n)F(n)F(n) 为搜索树上节点的估计函数，我们根据估价的大小选择节点扩展的优先级（例如，在K短路算法中，估价值越小，越优先） 定义 G(n)G(n)G(n) 为根节点到每个节点的实际代价值（例如，在K短路算法中，该函数的意义为起始点到每个点的路径长度） 定义 H(n)H(n)H(n) 为当前节点到目标节点的一个启发式估计
A*算法原理与实现
weixin_50431732的博客
04-29 8823
A*算法原理与实现
A*算法CocosCreator实现Demo
风云莫测的博客
12-10 1366
1.简介 A*星寻路算法是作为启发式搜索的算法，在游戏开发中经常使用，性能比dps要好的多，实现也比较简单好 简化寻路问题 搜索区域被划分为方形网格，简化搜索区域，是寻路的第一步。这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。数组的每一个元素是网格的一个方块，方块被标记为可通过和不可通过。路径描述为从A点到B点所经过的方块的集合。 Open和Closed列表 在A star寻路算法中，我们通过...
A*算法案例
m0_60697583的博客
03-07 1760
在这个案例中，我们首先定义了一个节点类 Node，表示网格地图上的一个节点，包括节点的行、列、实际代价g、启发式函数估计值h、评估函数值f和父节点。然后，我们定义了A算法函数 astar，通过在开放列表中选择f值最小的节点来进行状态扩展，并计算每个邻居节点的g值和h值。A*算法的关键在于选择合适的启发式函数，它必须能够提供足够的信息来指导搜索朝着目标移动，并且不能过于乐观或过于悲观。它综合了广度优先搜索和启发式搜索的优点，能够在保证最优解的情况下降低搜索空间，从而提高搜索效率。
深入浅出 A* 算法 （一）
qq_51145696的博客
08-26 2924
A*算法是一种智能路径规划算法，结合了Dijkstra算法的准确性和最佳优先搜索的效率。其核心公式f(n)=g(n)+h(n)通过实际代价g(n)和启发式估值h(n)计算节点优先级，使用开放列表和关闭列表逐步探索最优路径。文章通过网格地图案例演示算法流程：从起点C1出发，计算相邻节点评分，优先选择最优节点（如C2、C3），最终找到C1-C5的最短路径。案例还说明遇到障碍物时的处理思路。该算法广泛应用于游戏AI和导航系统，1968年由斯坦福团队提出，成为路径规划的重要工具。
A*算法的讲解PPT（A算法）
05-30
A*算法是一种在图形搜索问题中寻找最优路径的启发式搜索算法，由Peter Hart、Nils Nilsson和Bertram Raphael在1968年提出。它的主要目标是在有限的计算时间内找到从起点到终点的最短路径，特别适用于静态路网中的...
A*算法Matlab 代码
05-05
A* 算法是一种在图形搜索中广泛使用的启发式搜索策略，它的主要目标是找到从起点到终点的最短路径。在这个特定的上下文中，我们讨论的是在Matlab环境中实现A*算法来解决路径规划问题。A*算法结合了Dijkstra算法的最...
精选资源
C语言实现：使用A*算法来解决15数码问题
03-26
A*算法是一种预测算法，主要用于寻路等，根据当前状态和目标状态之间的差异，预测到达目标需要多少开销，根据这个开销来判断下一次选择以那个状态开始。这个开销在八数码问题中可以以路程为标准。
精选资源
基于方向约束的A*算法
01-13
实际机器人路径规划问题经常需要考虑路径的转弯约束以及路径起始/目标角要求,为此提出一种基于方向约束的A*算法.新算法区分同一路径点处不同方向的各条路径,通过定向扩展机制来满足路径方向约束,并采用节点合并策略...
基于matlab的双向A*算法
04-30
A*算法（A-Star）是一种广泛应用的启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法的最优化路径寻找与启发式信息的高效性。而基于MATLAB实现的双向A*算法，则是A*算法的一种优化形式，旨在进一步提升路径规划的效率。 首先，...
飞火动态壁纸（安装程序）
最新发布
12-31
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PA-105-ZWX-25秋
12-31
PA-105-ZWX-25秋
谐波去噪基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）
12-31
【谐波去噪】基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于随机奇异值分解（RSVD）和软阈值方法的高效谐波去噪技术，旨在从大型数据集中有效去除谐波干扰。该方法结合RSVD降低数据维度并提取主要成分，利用软阈值处理实现噪声抑制，具有较强的鲁棒性和计算效率，适用于大规模信号处理场景。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现算法并对实际信号进行去噪实验。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电气工程、数据分析等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统、通信、生物医学等领域的谐波干扰去除；②提升大尺度数据下信号去噪的效率与精度；③为复杂噪声环境下的信号预处理提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实现算法流程，理解RSVD与软阈值的协同机制，并尝试在不同信噪比条件下测试算法性能，进一步优化参数设置以适应具体应用场景。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
12-31
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的负荷预测和电价预测方法，并提供了Matlab代码实现。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力系统中的负荷和电价进行有效预测，涵盖了数据预处理、模型构建、训练与测试等关键步骤，同时结合实际案例展示了预测结果的准确性与实用性。此外，文档还提到了多种优化算法和仿真技术在电力系统中的应用，体现了其在科研与工程实践中的重要价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电力系统规划与运营的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统负荷与电价的短期和中长期预测；②支持电力市场分析、需求响应策略制定以及电网调度优化等应用场景；③帮助研究人员复现经典算法并开展进一步创新研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实操练习，重点关注神经网络模型的设计与参数调优过程，同时参考文中列举的其他相关研究方向拓展思路，提升综合应用能力。
A*算法C语言源代码详解
Dijkstra算法是A*算法的一个特例，当h(n)为0时，A*算法就是Dijkstra算法。RRT算法则是一种用于解决高维空间运动规划问题的算法，特别是在机器人路径规划领域有着广泛的应用。这表明该压缩包可能是一个综合性的路径...
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