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牽著老婆滿街逛

嚴(yán)以律己,寬以待人. 三思而后行.
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QQ: 3 0 3 3 9 6 9 2 0 .

A*算法

第一部分: A* 算法簡介?
寫這篇文章的初衷是應(yīng)一個網(wǎng)友的要求,當(dāng)然我也發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在有關(guān)人工智能的中文站點(diǎn)實(shí)在太少,我在這里拋磚引玉,希望大家都來熱心的參與。?
還是說正題,我先拿A*算法開刀,是因?yàn)?/font>A*在游戲中有它很典型的用法,是人工智能在游戲中的代表。?
A*算法在人工智能中是一種典型的啟發(fā)式搜索算法,為了說清楚A*算法,我看還是先說說何謂啟發(fā)式算法。?

一、何謂啟發(fā)式搜索算法: ?

在說它之前先提提狀態(tài)空間搜索。狀態(tài)空間搜索,如果按專業(yè)點(diǎn)的說法就是將問題求解過程表現(xiàn)為從 初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)尋找這個路徑的過程。通俗點(diǎn)說,就是在解一個問題時,找到一條解題的過程可以從 求解的開始到問題的結(jié)果(好象并不通俗哦)。由于求解問題的過程中分枝有很多,主要是求解過程中求 解條件的不確定性,不完備性造成的,使得求解的路徑很多這就構(gòu)成了一個圖,我們說這個圖就是狀態(tài)空 間。問題的求解實(shí)際上就是在這個圖中找到一條路徑可以從開始到結(jié)果。這個尋找的過程就是狀態(tài)空間搜 索。 ?

常用的狀態(tài)空間搜索有深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先。廣度優(yōu)先是從初始狀態(tài)一層一層向下找,直到找到目標(biāo) 為止。深度優(yōu)先是按照一定的順序前查找完一個分支,再查找另一個分支,以至找到目標(biāo)為止。這兩種算 法在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)書中都有描述,可以參看這些書得到更詳細(xì)的解釋。 ?

前面說的廣度和深度優(yōu)先搜索有一個很大的缺陷就是他們都是在一個給定的狀態(tài)空間中窮舉。這在狀 態(tài)空間不大的情況下是很合適的算法,可是當(dāng)狀態(tài)空間十分大,且不預(yù)測的情況下就不可取了。他的效率 實(shí)在太低,甚至不可完成。在這里就要用到啟發(fā)式搜索了。 ?

啟發(fā)式搜索就是在狀態(tài)空間中的搜索對每一個搜索的位置進(jìn)行評估,得到最好的位置,再從這個位置 進(jìn)行搜索直到目標(biāo)。這樣可以省略大量無畏的搜索路徑,提到了效率。在啟發(fā)式搜索中,對位置的估價是 十分重要的。采用了不同的估價可以有不同的效果。我們先看看估價是如何表示的。 ?

啟發(fā)中的估價是用估價函數(shù)表示的,如: ?

f(n) = g(n) + h(n) ?

其中 f(n) 是節(jié)點(diǎn) n 的估價函數(shù), g(n) 實(shí)在狀態(tài)空間中從初始節(jié)點(diǎn)到 n 節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價, h(n) 是從 n 到目 標(biāo)節(jié)點(diǎn)最佳路徑的估計(jì)代價。在這里主要是 h(n) 體現(xiàn)了搜索的啟發(fā)信息,因?yàn)?/font> g(n) 是已知的。如果說詳細(xì) 點(diǎn), g(n) 代表了搜索的廣度的優(yōu)先趨勢。但是當(dāng) h(n) >> g(n) 時,可以省略 g(n), 而提高效率。這些就深了, 不懂也不影響啦!我們繼續(xù)看看何謂 A* 算法。 ?

二、初識 A* 算法: ?

啟發(fā)式搜索其實(shí)有很多的算法,比如:局部擇優(yōu)搜索法、最好優(yōu)先搜索法等等。當(dāng)然 A* 也是。這些算法 都使用了啟發(fā)函數(shù),但在具體的選取最佳搜索節(jié)點(diǎn)時的策略不同。象局部擇優(yōu)搜索法,就是在搜索的過程中 選取“最佳節(jié)點(diǎn)”后舍棄其他的兄弟節(jié)點(diǎn),父親節(jié)點(diǎn),而一直得搜索下去。這種搜索的結(jié)果很明顯,由于舍 棄了其他的節(jié)點(diǎn),可能也把最好的節(jié)點(diǎn)都舍棄了,因?yàn)榍蠼獾淖罴压?jié)點(diǎn)只是在該階段的最佳并不一定是全局 的最佳。最好優(yōu)先就聰明多了,他在搜索時,便沒有舍棄節(jié)點(diǎn)(除非該節(jié)點(diǎn)是死節(jié)點(diǎn)),在每一步的估價中 都把當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)和以前的節(jié)點(diǎn)的估價值比較得到一個“最佳的節(jié)點(diǎn)”。這樣可以有效的防止“最佳節(jié)點(diǎn)”的 丟失。那么 A* 算法又是一種什么樣的算法呢?其實(shí) A* 算法也是一種最好優(yōu)先的算法。只不過要加上一些約束 條件罷了。由于在一些問題求解時,我們希望能夠求解出狀態(tài)空間搜索的最短路徑,也就是用最快的方法求 解問題, A* 就是干這種事情的!我們先下個定義,如果一個估價函數(shù)可以找出最短的路徑,我們稱之為可采 納性。 A* 算法是一個可采納的最好優(yōu)先算法。 A* 算法的估價函數(shù)克表示為: ?

f'(n) = g'(n) + h'(n) ?

這里, f'(n) 是估價函數(shù), g'(n) 是起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑值, h'(n) n 到目標(biāo)的最斷路經(jīng)的啟發(fā)值。由 于這個 f'(n) 其實(shí)是無法預(yù)先知道的,所以我們用前面的估價函數(shù) f(n) 做近似。 g(n) 代替 g'(n) ,但 g(n)>=g'(n) 才可(大多數(shù)情況下都是滿足的,可以不用考慮), h(n) 代替 h'(n) ,但 h(n)<=h'(n) 才可(這一點(diǎn)特別的重 要)??梢宰C明應(yīng)用這樣的估價函數(shù)是可以找到最短路徑的,也就是可采納的。我們說應(yīng)用這種估價函數(shù)的 最好優(yōu)先算法就是 A* 算法。哈!你懂了嗎?肯定沒懂!接著看! ?
?

舉一個例子,其實(shí)廣度優(yōu)先算法就是 A* 算法的特例。其中 g(n) 是節(jié)點(diǎn)所在的層數(shù), h(n)=0 ,這種 h(n) 定小于 h'(n) ,所以由前述可知廣度優(yōu)先算法是一種可采納的。實(shí)際也是。當(dāng)然它是一種最臭的 A* 算法。 ?

再說一個問題,就是有關(guān) h(n) 啟發(fā)函數(shù)的信息性。 h(n) 的信息性通俗點(diǎn)說其實(shí)就是在估計(jì)一個節(jié)點(diǎn)的值 時的約束條件,如果信息越多或約束條件越多則排除的節(jié)點(diǎn)就越多,估價函數(shù)越好或說這個算法越好。這就 是為什么廣度優(yōu)先算法的那么臭的原因了,誰叫它的 h(n)=0 ,一點(diǎn)啟發(fā)信息都沒有。但在游戲開發(fā)中由于實(shí) 時性的問題, h(n) 的信息越多,它的計(jì)算量就越大,耗費(fèi)的時間就越多。就應(yīng)該適當(dāng)?shù)臏p小 h(n) 的信息,即 減小約束條件。但算法的準(zhǔn)確性就差了,這里就有一個平衡的問題??呻y了,這就看你的了! ?

好了我的話也說得差不多了,我想你肯定是一頭的霧水了,其實(shí)這是寫給懂 A* 算法的同志看的。哈哈! 你還是找一本人工智能的書仔細(xì)看看吧!我這幾百字是不足以將 A* 算法講清楚的。只是起到拋磚引玉的作用 希望大家熱情參與嗎! ?

預(yù)知 A* 算法的應(yīng)用,請看《深入 A* 算法》。


?

第二部分:深入 A* 算法———淺析 A* 算法在搜索最短路徑中的應(yīng)用

 

 

一、前言 ?

在這里我將對 A* 算法的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行一定的探討,并且舉一個有關(guān) A* 算法在最短路徑搜索 的例子。值得注意的是這里并不對 A* 的基本的?

概念作介紹,如果你還對 A* 算法不清楚的話, 請看姊妹篇《初識 A* 算法》。 ?

這里所舉的例子是參考 AMIT 主頁中的一個源程序,你可以在 AMIT 的站點(diǎn)上下載也可以在我 的站點(diǎn)上下載。你使用這個源程序時,應(yīng)該遵?

守一定的公約。 ?

二、 A* 算法的程序編寫原理 ?

我在《初識 A* 算法》中說過, A* 算法是最好優(yōu)先算法的一種。只是有一些約束條件而已。 我們先來看看最好優(yōu)先算法是如何編寫的吧。 ?

如圖有如下的狀態(tài)空間:(起始位置是 A ,目標(biāo)位置是 P ,字母后的數(shù)字表示節(jié)點(diǎn)的估價值) ?


?

搜索過程中設(shè)置兩個表: OPEN CLOSED OPEN 表保存了所有已生成而未考察的節(jié)點(diǎn), CLOSED 表中記錄已訪問過的節(jié)點(diǎn)。算法中有一步是?

根據(jù)估價函數(shù)重排 OPEN 表。這樣循環(huán)中的每一 步只考慮 OPEN 表中狀態(tài)最好的節(jié)點(diǎn)。具體搜索過程如下: ?
?

??????1)初始狀態(tài):???

?????????????OPEN=[A5];CLOSED=[];

??????2)估算A5,取得搜有子節(jié)點(diǎn),并放入OPEN表中;

?????????????OPEN=[B4C4D6];CLOSED=[A5]

??????3)估算B4,取得搜有子節(jié)點(diǎn),并放入OPEN表中;

?????????????OPEN=[C4,E5,F5D6];CLOSED=[B4,A5]

??????4)估算C4;取得搜有子節(jié)點(diǎn),并放入OPEN表中;

?????????????OPEN=[H3G4E5F5,D6];CLOSED=[C4B4,A5]

??????5)估算H3,取得搜有子節(jié)點(diǎn),并放入OPEN表中;

?????????????OPEN=[O2,P3,G4E5,F5,D6];CLOSED=H3C4B4,A5]

??????6)估算O2,取得搜有子節(jié)點(diǎn),并放入OPEN表中;

?????????????OPEN=[P3,G4E5,F5,D6]CLOSED=[O2,H3,C4,B4A5]

??????7)估算P3,已得到解;?

看了具體的過程,再看看偽程序吧。算法的偽程序如下: ??

??????Best_First_Search()

??????
{

??????Open?
= ?[起始節(jié)點(diǎn)];?Closed? = ?[];

??????
while ?(?Open表非空?)

??????
{

??????????從Open中取得一個節(jié)點(diǎn)X,并從OPEN表中刪除。

??????????
if ?(X是目標(biāo)節(jié)點(diǎn))

??????????
{

?????????????求得路徑PATH;返回路徑PATH;

????????????}


??????????
for ?(每一個X的子節(jié)點(diǎn)Y)

??????????
{

?????????????
if (?Y不在OPEN表和CLOSE表中?)

?????????????
{

????????????????求Y的估價值;并將Y插入OPEN表中;
// 還沒有排序

?????????????}


?????????????
else

?????????????????
if (?Y在OPEN表中?)

?????????????????
{

????????????????????
if (?Y的估價值小于OPEN表的估價值?)

????????????????????????更新OPEN表中的估價值;?

?????????????????}


?????????????????
else ?? // Y在CLOSE表中

????????????????????
{

????????????????????
if (?Y的估價值小于CLOSE表的估價值?)

????????????????????
{

????????????????????????更新CLOSE表中的估價值;?

????????????????????????從CLOSE表中移出節(jié)點(diǎn),并放入OPEN表中;

????????????????????}


?????????????????}


??????????????將X節(jié)點(diǎn)插入CLOSE表中;

??????????????按照估價值將OPEN表中的節(jié)點(diǎn)排序;

?????????????}
// end?for

??????}
// end?while

??????}
// end?func?


啊!偽程序出來了,寫一個源程序應(yīng)該不是問題了,依葫蘆畫瓢就可以。 A* 算法的程序與此 是一樣的,只要注意估價函數(shù)中的 g(n) h(n) 約束條件就可以了。不清楚的可以看看《初識 A* 算法》。好了,我們可以進(jìn)入另一個重要的話題,用 A* 算法實(shí)現(xiàn)最短路徑的搜索。在此之 前你最好認(rèn)真的理解前面的算法。不清楚可以找我。我的 Email 在文章尾。 ?

三、用 A* 算法實(shí)現(xiàn)最短路徑的搜索 ?

在游戲設(shè)計(jì)中,經(jīng)常要涉及到最短路徑的搜索,現(xiàn)在一個比較好的方法就是用 A* 算法進(jìn)行設(shè) 計(jì)。他的好處我們就不用管了,反正就是好! ^_* ?

注意下面所說的都是以 ClassAstar 這個程序?yàn)樗{(lán)本,你可以在這里下載這個程序。這個程 序是一個完整的工程。里面帶了一個 EXE 文件??梢韵瓤纯?。 ?

先復(fù)習(xí)一下, A* 算法的核心是估價函數(shù) f(n) ,它包括 g(n) h(n) 兩部分。 g(n) 是已經(jīng)走過的 代價, h(n) n 到目標(biāo)的估計(jì)代價。在這個例子中 g(n) 表示在狀態(tài)空間從起始節(jié)點(diǎn)到 n 節(jié)點(diǎn)的 深度, h(n) 表示 n 節(jié)點(diǎn)所在地圖的位置到目標(biāo)位置的直線距離。??!一個是狀態(tài)空間,一個是 實(shí)際的地圖,不要搞錯了。再詳細(xì)點(diǎn)說,有一個物體 A ,在地圖上的坐標(biāo)是 (xa,ya) , A 所要到 達(dá)的目標(biāo) b 的坐標(biāo)是 (xb,yb) 。則開始搜索時,設(shè)置一個起始節(jié)點(diǎn) 1 ,生成八個子節(jié)點(diǎn) 2 - 9 為有八個方向。如圖: ?


?

仔細(xì)看看節(jié)點(diǎn) 1 、 9 、 17 g(n) h(n) 是怎么計(jì)算的?,F(xiàn)在應(yīng)該知道了下面程序中的 f(n) 是如何 計(jì)算的吧。開始講解源程序了。其實(shí)這個程序是一個很典型的教科書似的程序,也就是說只要 你看懂了上面的偽程序,這個程序是十分容易理解的。不過他和上面的偽程序有一些的不同, 我在后面會提出來。 ?

先看搜索主函數(shù): ??

?????? void ?AstarPathfinder::FindPath( int ?sx,? int ?sy,? int ?dx,? int ?dy)

??????
{

?????????NODE?
* Node,? * BestNode;

?????????
int ?TileNumDest;

???????????
// 得到目標(biāo)位置,作判斷用

?????????TileNumDest?
= ?TileNum(sx,?sy);

?????????
// 生成Open和Closed表

?????????OPEN
= (?NODE * ?)calloc( 1 , sizeof (?NODE?));

?????????CLOSED
= (?NODE * ?)calloc( 1 , sizeof (?NODE?));

?????????
// 生成起始節(jié)點(diǎn),并放入Open表中

?????????Node
= (?NODE * ?)calloc( 1 , sizeof (?NODE?));

?????????Node
-> g? = ? 0 ;

?????????
// 這是計(jì)算h值?

?????????Node
-> h? = ?(dx - sx) * (dx - sx)? + ?(dy - sy) * (dy - sy);?? // ?should?really?use?sqrt().

?????????
// 這是計(jì)算f值,即估價值

?????????Node
-> f? = ?Node -> g + Node -> h;

?????????Node
-> NodeNum? = ?TileNum(dx,?dy);

?????????Node
-> x? = ?dx;

?????????Node
-> y? = ?dy;

????????

?????????OPEN
-> NextNode = Node;???????? // ?make?Open?List?point?to?first?node

?????????
for ?(;;)

?????????
{???? // 從Open表中取得一個估價值最好的節(jié)點(diǎn)

?????????????BestNode
= ReturnBestNode();

?????????????
// 如果該節(jié)點(diǎn)是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)就退出

?????????????
if ?(BestNode -> NodeNum? == ?TileNumDest)???? // ?if?we've?found?the?end,?break?and?finish

?????????????????
break ;

?????????????
// 否則生成子節(jié)點(diǎn)

?????????????GenerateSuccessors(BestNode,sx,sy);

?????????}


?????????PATH?
= ?BestNode;

??????}
?



再看看生成子節(jié)點(diǎn)函數(shù) GenerateSuccessors??

??????void?AstarPathfinder::GenerateSuccessors(NODE?*BestNode,?int?dx,?int?dy)

??????
{

?????????
int?x,?y;

?????????
//哦!依次生成八個方向的子節(jié)點(diǎn),簡單!

????????????????????????
//?Upper-Left

????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x-TILESIZE,?y=BestNode->y-TILESIZE)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Upper

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x,?y=BestNode->y-TILESIZE)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Upper-Right

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x+TILESIZE,?y=BestNode->y-TILESIZE)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Right

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x+TILESIZE,?y=BestNode->y)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Lower-Right

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x+TILESIZE,?y=BestNode->y+TILESIZE)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Lower

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x,?y=BestNode->y+TILESIZE)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Lower-Left

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x-TILESIZE,?y=BestNode->y+TILESIZE)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

????????????????????????
//?Left

?????????
if?(?FreeTile(x=BestNode->x-TILESIZE,?y=BestNode->y)?)

????????????GenerateSucc(BestNode,x,y,dx,dy);

??????}
?



看看最重要的函數(shù)GenerateSucc?
?
??????void?AstarPathfinder::GenerateSucc(NODE?*BestNode,int?x,?int?y,?int?dx,?int?dy)

??????
{

?????????
int?g,?TileNumS,?c?=?0;

?????????NODE?
*Old,?*Successor;

?????????
//計(jì)算子節(jié)點(diǎn)的?g?值??

?????????g?
=?BestNode->g+1;?????//?g(Successor)=g(BestNode)+cost?of?getting?from?BestNode?to?Successor

?????????TileNumS?
=?TileNum(x,y);??//?identification?purposes

?????????
//子節(jié)點(diǎn)再Open表中嗎??

?????????
if?(?(Old=CheckOPEN(TileNumS))?!=?NULL?)?//?if?equal?to?NULL?then?not?in?OPEN?list,?else?it?returns?the?Node?in?Old

?????????
{

?????????????
//若在

?????????????
for(?c?=?0;?c?<8;?c++)?if(?BestNode->Child[c]?==?NULL?)?//?Add?Old?to?the?list?of?BestNode's?Children?(or?Successors).

???????????
break;

?????????????BestNode
->Child[c]?=?Old;

?????????????
//比較Open表中的估價值和當(dāng)前的估價值(只要比較g值就可以了)

?????????????
if?(?g?g?)??//?if?our?new?g?value?is?Parent?=?BestNode;

???????????Old
->g?=?g;

??????????Old
->f?=?g?+?Old->h;

?????????????}


?????????}


?????????
else?//在Closed表中嗎?

?????????
if?(?(Old=CheckCLOSED(TileNumS))?!=?NULL?)?//?if?equal?to?NULL?then?not?in?OPEN?list,?else?it?returns?the?Node?in?Old

?????????
{

??????????
//若在

??????????????
for(?c?=?0;?c<8;?c++)?if?(?BestNode->Child[c]?==?NULL?)?//?Add?Old?to?the?list?of?BestNode's?Children?(or?Successors).

???????????
break;

?????????????BestNode
->Child[c]?=?Old;

?????????????
//比較Closed表中的估價值和當(dāng)前的估價值(只要比較g值就可以了)

?????????????
if?(?g?g?)??//?if?our?new?g?value?is?Parent?=?BestNode;

??????????????Old
->g?=?g;

??????????????Old
->f?=?g?+?Old->h;

?????????????????
//再依次更新Old的所有子節(jié)點(diǎn)的估價值

??????????????PropagateDown(Old);??
//?Since?we?changed?the?g?value?of?Old,?we?need

???????????????????????????????????
//?to?propagate?this?new?value?downwards,?i.e.

???????????????????????????????????
//?do?a?Depth-First?traversal?of?the?tree!

?????????????}


?????????}

?????????
else//不在Open表中也不在Close表中

?????????
{?

?????????????
//生成新的節(jié)點(diǎn)

?????????????Successor?
=?(?NODE*?)calloc(1,sizeof(?NODE?));

?????????????Successor
->Parent?=?BestNode;

?????????????Successor
->g?=?g;

?????????????Successor
->h?=?(x-dx)*(x-dx)?+?(y-dy)*(y-dy);??//?should?do?sqrt(),?but?since?we?don't?really

?????????????Successor
->f?=?g+Successor->h;?????//?care?about?the?distance?but?just?which?branch?looks

?????????????Successor
->x?=?x;?????????????????//?better?this?should?suffice.?Anyayz?it's?faster.

?????????????Successor
->y?=?y;

?????????????Successor
->NodeNum?=?TileNumS;

?????????????
//再插入Open表中,同時排序。

?????????????Insert(Successor);?????
//?Insert?Successor?on?OPEN?list?wrt?f

?????????????
for(?c?=0;?c?<8;?c++)?if?(?BestNode->Child[c]?==?NULL?)?//?Add?Old?to?the?list?of?BestNode's?Children?(or?Successors).

??????????????
break;

?????????????BestNode
->Child[c]?=?Successor;

?????????}


??????}?



哈哈!A*算法我懂了!當(dāng)然,我希望你有這樣的感覺!不過我還要再說幾句。仔細(xì)看看這個程序,你會發(fā)現(xiàn),這個程序和我前面說的偽程序有一些不同,在GenerateSucc函數(shù)中,當(dāng)子節(jié)點(diǎn)Closed表中時,沒有將子節(jié)點(diǎn)從Closed表中刪除并放入Open表中。而是直接的重新的計(jì)算該節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)的估價值(用PropagateDown函數(shù))。這樣可以快一些!另當(dāng)子節(jié)點(diǎn)在Open 表和Closed表中時,重新的計(jì)算估價值后,沒有重新的對Open表中的節(jié)點(diǎn)排序,我有些想不通,為什么不排呢?:-(,會不會是一個小小的BUG。你知道告訴我好嗎?

posted on 2007-02-10 17:52 楊粼波 閱讀(270) 評論(0)  編輯 收藏 引用


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