文件名称:A*以及迭代加深的A*算法(IDA*)
文件大小:21KB
文件格式:DOC
更新时间:2011-10-26 05:56:31
A* IDA*
A*是对上面算法的一个改进,具体来说就是改变了代价函数,例如,目标是D,起始为A,首先的初始化将每个节点到D的直线距离赋给节点做代价函数,然后在访问了A之后,马上预测A的子节点BC,求得B的实际代价为A到B的花费加上B的原始代价.同理取得C的实际代价,之后在A的所有子节点中选择代价最小的节点进行扩展。上面的过程重复进行直到找到目标。 迭代加深(ID),有些许不同于上面的算法,ID算法将深度设置为dep,对于一个树做深度优先的遍历(节制条件:所有节点的深度不大于dep),如果没有找到目标,那么将dep++,重复上面的过程直到找到目标。 IDA*算法(也就是迭代深度优先算法),将上面的A*和ID算法结合起来,也就是,在进行搜索时,使用耗散值替代ID中的深度值(f=g+h),也就是说,搜索的范围在那些不超过给定值的节点中进行深度优先搜索。如果搜索不成功,那么返回头节点,并且使限定的耗散值变大(具体为所有超过上次限定值节点中的最小耗散),也就是说,在迭代过程中我们需要纪录一下那些我们已经探知的,超过限定的节点的耗散函数值,然后挑选其中的最小值,再次进行搜索。(个人感觉,太浪费前面已经所作的工作了)。