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我正在尝试在 python 中实现 A* 算法,但在尝试查找此 map 的路径时遇到了问题:
X X X X X X X S = Start
0 0 0 X 0 0 0 E = End
0 S 0 X 0 E 0 X = Wall
0 0 0 X 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
我正在使用曼哈顿方法。我的实现确实找到了一条路径,但不是最短的路径。错误开始于它的第二步——向右移动之后。此时它可以向上移动,启发式成本将为 4(3 个正确,1 个向下)或向下(3 个正确,1 个向上)。有没有办法让它选择向下以获得最短路径?
代码:
class Node:
def __init__(self, (x, y), g, h, parent):
self.x = x
self.y = y
self.g = g
self.h = h
self.f = g+h
self.parent = parent
def __eq__(self, other):
if other != None:
return self.x == other.x and self.y == other.y
return False
def __lt__(self, other):
if other != None:
return self.f < other.f
return False
def __gt__(self, other):
if other != None:
return self.f > other.f
return True
def __str__(self):
return "(" + str(self.x) + "," + str(self.y) + ") " + str(self.f)
def find_path(start, end, open_list, closed_list, map, no_diag=True, i=1):
closed_list.append(start)
if start == end or start == None:
return closed_list
new_open_list = []
for x, y in [(-1,1),(-1,-1),(1,-1),(1,1),(0,-1),(0,1),(-1,0),(1,0)]:
full_x = start.x + x
full_y = start.y + y
g = 0
if x != 0 and y != 0:
if no_diag:
continue
g = 14
else:
g = 10
h = 10 * (abs(full_x - end.x) + abs(full_y - end.y))
n = Node((full_x,full_y),g,h,start)
if 0 <= full_y < len(map) and 0 <= full_x < len(map[0]) and map[full_y][full_x] != 1 and n not in closed_list:
if n in open_list:
if open_list[open_list.index(n)].g > n.g:
new_open_list.append(n)
else:
new_open_list.append(open_list[open_list.index(n)])
else:
new_open_list.append(n)
if new_open_list == None or len(new_open_list) == 0:
return find_path(start.parent, end, open_list, closed_list, map, no_diag, i-1)
new_open_list.sort()
return find_path(new_open_list[0], end, new_open_list, closed_list, map, no_diag)
最佳答案
您似乎正在为每个节点构建一个新的开放列表,其中仅包含该节点的邻居。这实质上使您的搜索成为深度优先搜索的一种形式,而 A* 应该是最佳优先搜索。
您需要使用一个开放列表,当您访问该节点时,该列表将随每个节点的邻居一起更新。 open 列表中的旧节点必须保留在那里,直到它们被遍历并移动到 closed 列表。
关于您在问题中所说的内容,搜索在向下移动之前尝试向上移动是可以的(因为根据启发式,它们与目标的距离相同)。重要的是最终选择的路径将是最短的。
关于python - A*算法没有找到最短路径,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7473441/
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