A* 算法

本文详细介绍了A*算法,包括其与BFS的区别、估价函数的设计,并通过八数码问题和K短路问题展示了A*算法的具体应用。估价函数在A*算法中的关键作用是预估未来代价,确保搜索效率。同时,文章提供了八数码问题的估价函数实现,以及K短路问题中使用A*算法优化求解的思路。

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A* 算法

一、A*算法

先看一下优先队列BFS算法,该算法维护了一个优先队列,不断从队列中取出当前状态最小的状态进行扩展,每个状态第一次从队列中被取出时,就得到了从初态到该状态的最小代价;

但是一个状态的当前代价最小,只能说明从起始状态到该状态的代价最小,而在未来的搜索中,从该状态到目标状态可能会花费很大的代价,而也有可能当前代价较大,但未来到目标状态的代价可能会很小;

为了提高搜索效率,可以对未来产生的代价进行预估,则搜索到一种状态时,计算出当前状态到目标状态的代价的估计值,用 “当前代价 + 估计代价” 最小的状态进行扩展;

二、估价函数

1、估价函数

x x x 为当前状态, f ( x ) f(x) f(x) 为对 x x x 的评估函数,则有
f ( x ) = g ( x ) + h ( x ) f(x) = g(x) + h(x) f(x)=g(x)+h(x)
其中,

g ( x ) g(x) g(x) 表示从初始状态到

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