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我有一个类似加权迷宫的网格,我需要在没有任何迷宫知识的情况下找到到实体的最短路径。
像 A* 这样的算法需要先验知识并在环顾四周时“跳跃”,但是当我有一个机器人时这是不可能的。
我的第一个想法是首先使用 BFS 探索整个迷宫,然后在探索的迷宫上应用 A* 以找到最短的同时考虑权重的迷宫。但这似乎很幼稚。
谁能指出一些适合解决这个问题的算法?
最佳答案
我认为最适用于此类问题的算法是 Dijkstra's algorithm.
简而言之,该算法从某个根节点开始,扫描所有邻居并选择距离根路径最短的节点进行访问。
保留一个包含每个节点的表
到根的最短路径
到达该节点的路径中的最后一个节点
只要发现更短的路径,就会在表中更新到节点的最短路径。当您的实体被访问时,它的最短路径将是从 root->entity 的最短路径,通过其父节点回溯将产生实际的节点路径。(这里是另一个 video 如果你感到困惑)。
关于在没有先验知识的情况下在迷宫中寻找实体的算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53696067/
我想创建一组参数用于 R 中的 brms 模型: library(brms) tmp <- prior(normal(10,2), nlpar = "x") 理想情况下,我想从导入的矩阵中提取每个先验
我想在 PyMC3 中指定大型多元正态分布作为先验。该分布的精度矩阵的行列式在数值上等于零。看来这是 PyMC3 的问题。有什么建议么?我只需要最大化后验,无论行列式的值如何,都可以这样做。 最佳答案
(未在 Activator 文档中找到) 通过在文件 build.sbt 中添加以下条目(粗体),似乎可以让 Activator 也使用现有的本地 Maven 存储库: 解析器 += Seq( 位于“
我之前实现了原始的 Bayesian Probabilistic Matrix Factorization (BPMF) pymc3 中的模型。 See my previous question供引用
我是一名优秀的程序员,十分优秀!