前言

在不同的A* 算法中,比如说ARA* 算法,运行的时候往往依赖于某些参数的设置,例如膨胀系数e,而我们在设置膨胀系数的时候,往往是依靠经验值,这样的结果就是参数并不是任何情况下都满足实际需求的,也就是说,我们在最优性和时效性两个性能之间进行折中的时候,e是根据我们的需求设置的,当需求改变的时候,我们需要重新设置一个膨胀系数e.针对这种情况,有学者提出了一种不需要设置参数的A* 算法.

e(s)函数

在A* 算法中

f(s)=g(s)+h(s)

我们利用e(s)对下一级的节点进行选优,为了改进算法,我们改用:

e(s)= (G-g(s))/h(s)

这样,算法的流程为:

是

否

是

否

是

否

算法初始化

将起点加入OPEN中

从OPEN中提取e最小的

将该节点加入CLOSE

e是否大于E

E=e

s是否是终点

G=g

报告目前的次优的E规划

扩展s的下一级节点

OPEN是否已空

结束

升级OPEN列表删除g+h大于G的节点

其中扩展s节点的过程为:

for each successor s of s doif g(s) + c(s, s ) < g(s ) theng(s ) ← g(s) + c(s, s )pred(s ) ← sif g(s ) + h(s ) < G thenInsert or update s in OPEN with key e(s )

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前言

e(s)函数

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