【发布时间】：2016-08-03 19:04:52
【问题描述】：
我仍在试图弄清楚我的启发式选择如何以及为什么会影响我的 a* 实现的搜索时间。
我的地图如下（不是确切大小）：
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我选择了我的启发式方法
option 1: h = abs(n.x - target.x) + abs(n.y - target.y)
option 2: h = 2*(abs(n.x- target.x) + abs(n.y - target.y))
使用option 1，算法运行得相对较好，直到我必须从上到下移动，在这种情况下，需要很长时间才能找到路径。
使用option 2，option 1 的时间提高了大约 90%。
我试图阅读有关高估/低估的信息，但无法给出明确的解释。
可能是什么原因？还有，我的选择合理吗？
【问题讨论】：
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为什么不选择欧几里得距离？自从我使用这个已经有一段时间了，但是给定一个 2D 地图空间，欧几里得距离应该给出一个最佳的启发式。
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你也应该用其他地图测试启发式算法，最好的启发式算法是通过计算所有地图的平均时间（步数）表现最好的启发式算法
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我还建议欧几里得距离，它可以很好地估计剩余路径，同时易于计算，因此速度很快。此外，它是可以接受的。
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@konrad 我认为曼哈顿会更合适，因为我不能沿对角线移动。
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我试过欧几里得距离，结果更糟。
标签： c# a-star heuristics