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            付翔的專欄
            在鄙視中成長 記錄成長的點滴
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            轉(zhuǎn)自http://www.programfan.com/blog/article.asp?id=18471

            A*高效搜索算法 2006/09/11 rickone

            了解了基本搜索算法,下面就來看A*,神奇的A*。

            A*是一種啟發(fā)式搜索,一種有序搜索,它之所以特殊完全是在它的估價函數(shù)上,如果我要求的是從初始結(jié)點到目的結(jié)點的一個最短路徑(或加權(quán)代價)的可行解,那對于一個還不是目標結(jié)點的結(jié)點,我對它的評價就要從兩個方面評價:第一,離目標結(jié)點有多近,越近越好;第二,離起始結(jié)點有多遠,越近越好。記號[a,b]是表示結(jié)點a到結(jié)點b的實際最短路徑代價。設(shè)起始結(jié)點為S,當(dāng)前結(jié)點為n,目標結(jié)點為G,于是n的實際代價應(yīng)該是f*(n)=g*(n)+h*(n),其中g(shù)*(n)=[S,n],h*(n)=[n,G],對于是g*(n)是比較容易得到的,在搜索的過程中我們可以按搜索的順序?qū)λM行累積計算,當(dāng)然按BFS和DFS的不同,我們對它的估價g(n)可以滿足g(n)>=g*(n),大多可以是相等的。但是對于h*(n)我們卻了解得非常少,目標結(jié)點正是要搜索的目的,我們是不知道在哪,就更不知道從n到目標結(jié)點的路徑代價,但是或多或少我們還是可以估計的,記估價函數(shù)f(n)=g(n)+h(n)。

            我們說如果在一般的圖搜索算法中應(yīng)用了上面的估價函數(shù)對OPEN表進行排序的,就稱A算法。在A算法之上,如果加上一個條件,對于所有的結(jié)點x,都有h(x)<=h*(x),那就稱為A*算法。如果取h(n)=0同樣是A*算法,這樣它就退化成了有序算法。

            A*算法是否成功,也就是說是否在效率上勝過蠻力搜索算法,就在于h(n)的選取,它不能大于實際的h*(n),要保守一點,但越接近h*(n)給我們的啟發(fā)性就越大,是一個難把握的東西。

            A*算法流程:
            首先將起始結(jié)點S放入OPEN表,CLOSE表置空,算法開始時:
            1、如果OPEN表不為空,從表頭取一個結(jié)點n,如果為空算法失敗
            2、n是目標解嗎?是,找到一個解(繼續(xù)尋找,或終止算法);不是到3
            3、將n的所有后繼結(jié)點展開,就是從n可以直接關(guān)聯(lián)的結(jié)點(子結(jié)點),如果不在CLOSE表中,就將它們放入OPEN表,并把S放入CLOSE表,同時計算每一個后繼結(jié)點的估價值f(n),將OPEN表按f(x)排序,最小的放在表頭,重復(fù)算法到1

            最短路徑問題,Dijkstra算法與A*
            A*是求這樣一個和最短路徑有關(guān)的問題,那單純的最短路徑問題當(dāng)然可以用A*來算,對于g(n)就是[S,n],在搜索過程中計算,而h(n)我想不出很好的辦法,對于一個抽象的圖搜索,很難找到很好的h(n),因為h(n)和具體的問題有關(guān)。只好是h(n)=0,退為有序搜索,舉一個小小的例子:

            A*高效搜索算法 - akheyun - akheyun 的博客

            與結(jié)點寫在一起的數(shù)值表示那個結(jié)點的價值f(n),當(dāng)OPEN表為空時CLOSE表中將求得從V0到其它所有結(jié)點的最短路徑。考慮到算法性能,外循環(huán)中每次從OPEN表取一個元素,共取了n次(共n個結(jié)點),每次展開一個結(jié)點的后續(xù)結(jié)點時,需O(n)次,同時再對OPEN表做一次排序,OPEN表大小是O(n)量級的,若用快排就是O(nlogn),乘以外循環(huán)總的復(fù)雜度是O(n^2logn),如果每次不是對OPEN表進行排序,因為總是不斷地有新的結(jié)點添加進來,所以不用進行排序,而是每次從OPEN表中求一個最小的,那只需要O(n)的復(fù)雜度,所以總的復(fù)雜度為O(n*n),這相當(dāng)于Dijkstra算法。在這個算法基礎(chǔ)之上稍加改進就是Dijkstra算法。OPEN表中常出現(xiàn)這樣的表項:(Vk,fk1)(Vk,fk2)(Vk,fk3),而從算法上看,只有fk最小的一個才有用,于是可以將它們合并,整個OPEN表表示當(dāng)前的從V0到其它各點的最短路徑,定長為n,且初始時為V0可直接到達的權(quán)值(不能到達為INFINITY),于是就成了Dijkstra算法。

            另外一個問題就是八數(shù)碼難題,一個A*的好例子。
            問題描述為有這樣一個3*3方陣格子:

            A*高效搜索算法 - akheyun - akheyun 的博客

            格子上有1-8八個數(shù)字外加一個空格,每次只能把與空格相臨的一個數(shù)字移到空格內(nèi),移動一次算作一步,給出初始狀態(tài)和目標狀態(tài),求如何以最少的步數(shù)完成移動?

            設(shè)計A*算法時,g(n)就取當(dāng)前已移動的步數(shù),h(n)取各個數(shù)字到目標狀態(tài)中對應(yīng)數(shù)字的位置的最短距離之和,這樣選取的原因是,對于每一次移動,只能使一個數(shù)字改變一個相臨位置,所以h(n)步是至少需要的,所以滿足h(n)<=h*(n)。

            A*的成功之處就是在選擇好的h(n),如果實在沒辦法令它為0也是可以求得問題的解的。


            文章來源:http://www.cnblogs.com/397993401/archive/2010/10/24/1859931.html
            posted on 2010-11-25 13:48 付翔 閱讀(194) 評論(0)  編輯 收藏 引用

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