【问题标题】:A* and Manhattan distance costA* 和曼哈顿距离成本
【发布时间】:2017-04-04 15:28:18
【问题描述】:

您好,本学期我们开设了一门 AI 课程,我们有一个项目,用于计算到达 NxN 板上目标的最佳路线。该板还可以随机包含我们无法通过的障碍物,并且我们只能垂直和水平移动。每次垂直移动的成本为 1.0,水平移动的成本为 0.5。我们被要求使用曼哈顿启发式方法使用 A* 算法来计算它。

我的问题是:当我们计算曼哈顿距离时(我知道你必须添加水平和垂直“正方形”直到达到目标)我们是否必须将成本添加到每个“正方形”(0.5 或1.0) ?.还是曼哈顿距离只计算您到达目标所需的“方格”?

【问题讨论】:

    标签: search artificial-intelligence a-star heuristics


    【解决方案1】:

    您需要使用问题的距离,即在您的情况下为 1 和 0.5。

    当使用 A* 时,从起点到当前节点的距离将是沿到该点的真实路径的 1s 和 0.5s 的总和,到终点的估计剩余距离将是 1s 和 0.5s 的总和沿着一条“完美的道路”,即没有障碍。

    我希望这能回答你的问题。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      您应该将成本添加到每个方格,因为曼哈顿不会简单地计算方格,因为它会计算最简单的成本,这与在相同重量的垂直和水平移动的情况下计算方格相同。

      【讨论】:

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