A*算法

本文介绍优达学院A*算法的C++实现。阐述算法原理,如初始化openlist、计算节点f值等。作者分享体会,提到实现算法才能了解细节,用vscode和cmake编译调试,强调单元测试重要性,还提及vscode与git配合使用的便利性,并给出代码参考链接。

优达学院的A*算法的c++实现

算法原理(A* Pseudocode)

  • 初始化一个空的openlist,存放open 节点
  • 第一个open节点是starting point,
    • x,y 坐标
    • g=0,h 是被启发函数给算出来,可以自定义
    • 加到open表里面,打上closed标签
  • 只要这个openlist 不是空的,一直进行一下
    • 根据f值找出最小的节点
    • popout出来,给其加上path的状态,表明是路线中的一个节店
    • 如果这个节点是终点,end,返回,如果不是
      • 继续寻找邻居,只要不是obstacle都可以加进去openlist,打上closed 的标签
  • 如果openlist空了,都还没有找到,就没有找到

体会

  • 个人来说算法需要实现一下才知道细节,很值得体会

  • 成功用vscode 和cmake 进行编译调试

  • 过程中理解及时的unite test多么重要,过程中有一个>=写成>结果一直出错

  • 但是优达的workspace 不知道怎么进行代码申明/定义保护的,直接用优达的代码重复引用,把unit test 好好弄一下的,放一个连接,有时间回来再看
    https://www.cnblogs.com/Dyleaf/p/7898167.html

  • vscode 和git一起,很方便,这个网上挺多的,操作没什么难度,进阶比较难,git add/commit/push三部曲

  • 代码参考
    https://github.com/aibook008/A-

enum class State {kEmpty, kObstacle,kClosed,kPath,kStart,kFinish};在这里插入图片描述
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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