41、优化应急车辆行驶路线及文莱传统游戏的AI实现

优化应急车辆行驶路线及文莱传统游戏的AI实现

应急车辆最优路线评估

在许多与最优路线查找系统相关的研究工作中，点与点之间的距离计算是一项重要任务，高效的路线查找方法对于改善大型道路网络的工作流程也至关重要。

1. 点到点距离计算
   • 计算两点之间的距离有多种方法，其中一个主要挑战是要考虑地球的曲率。如果地球是平的，计算两点之间的距离就像计算直线距离一样简单。这里使用了Haversine公式，公式如下：
     [d = 2r \arcsin \sqrt{\sin^2(\frac{\varphi_1 - \varphi_2}{2}) + \cos(\varphi_1) \cos(\varphi_2) \sin^2(\frac{\lambda_1 - \lambda_2}{2})}]
   • 在上述公式中，(r)是地球半径，为6378 km，(d)是两点之间的距离，两点的经度分别为(\lambda_1)、(\lambda_2)，纬度分别为(\varphi_1)、(\varphi_2)。
2. 提出的方法
   • 最短路径算法常用于解决路径查找问题。大多数道路网络由数百万个节点和边组成，在大型图中查找最短路径并非易事。当图的规模很大时，准确性更难衡量，算法需要尽可能快速且准确地给出结果。
   • 原始的Dijkstra算法用于在图（道路网络）中从一个选定的顶点（位置）找到到所有其他剩余顶点（位置）的最短路径。但在大型道路网络中，它存在内存使用量大和处理时间长的问题。