A＊进路搜索算法的研究与实现

11网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software EngineeringA*（A-Star ）算法是一种静态路网中求解最短路径的直接搜索方法，因其灵活简便和对完整性及最优性的保证得以在机器人低维路径规划领域中广泛应用。

但同时也存在以下缺陷：一是在大规模环境中应用时，节点网络非常庞大，算法运行时间长；二是扩展节点时占用内存开销较大；三是计算复杂度依赖环境网格分辨率大小。

针对这些缺陷，已有很多学者提出了改进。

本文首先介绍A*算法原理并进行影响因素分析，然后从启发函数、搜索策略、数据存储与查找等方面介绍A*算法的改进方法及研究现状，进而展望了算法未来发展和面临的挑战。

1 A*算法原理A*算法是一种有序搜索算法，相比于Dijkstra 算法，加入了启发函数，使其朝着目标点有方向性的扩展节点，因此算法效率有了较大的提升。

A*算法的特点是，对于遍历的每一个节点，都采用一个评价函数f(n)来计算其通过该节点的代价，在每一次搜索时总是选择当前位置周围通行代价f(n)最小的点来扩展，如此从起始节点不断搜索直到找到目标节点，生成一条通行代价最小的路径。

关于评价函数的计算方式如下式：f(n)=g(n)+h(n) （1）其中，h(n)代表从当前点到目标点的估计代价，同时也是启发函数，g(n)计算方式为从起点到节点n 的实际行走距离。

2 算法分析由原理分析可知，影响A*算法搜索效率的主要因素是：2.1 启发函数的设置一般来说，从当前节点到目标点的启发函数一般小于实际路径代价，这样才可能得到最优解，但同时会增加扩展的节点数，增大算法时间开销。

理想情况是启发函数h(n)恰好等于实际路径代价，这样扩展节点最少，且刚好能找到最优路径。

2.2 访问open表寻找f(n)最小值的时间开销大传统的open 表可能采用Array 、List 、Queue 等结构来存储节点信息，随着搜索深度越深，要查找的节点就越多，每次扩展节点时都需要对open 表排序，查找f 最小值的节点，这会耗费部分时间，所以优化open 表的排序和查找是一个关键的改进方向。

////////////////////////////////////////////////////////////////////////// //////////写一个自己实现的A*搜索算法////////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include"stdafx.h"#include<iostream>#include<vector>#include<map>#include<algorithm>#include<assert.h>using namespace std;const int nMapWidth = 8;const int nMapHeight = 8;struct Node{int nEnable;int nNodeMark;int nValue;int x;int y;Node():nEnable(0),nNodeMark(0),nValue(0),x(0),y(0){};};std::map<int ,int > m_OpenList;std::map<int ,int > m_CloseList;std::vector<int> m_KeyList;Node m_MapNode[nMapWidth][nMapHeight];//计算openlist中靠前节点周围的节点void ComputerRound(int curx,int cury);//将一个新的节点加入到OPenList中void AddNodeToOpenList(Node* pNode,int nNum);//打印地图void Print(Node pNode[][nMapHeight]);void Print(Node pNode[][nMapHeight]){for (int n = 0; n < nMapWidth; ++n){for(int m = 0; m < nMapHeight; ++m){if (m == 0)cout<<endl;if (n == 0)cout<<pNode[n][m].nEnable/*<<"("<<" "<<pNode[n][m].nNodeMark<<")"*/<<" ";elsecout<<pNode[n][m].nEnable/*<<"("<<pNode[n][m].nNodeMark<<")"*/<<" ";}}}//将一个新的节点加入到OPenList中void AddNodeToOpenList(Node* pNode,int nNum){if(!pNode || !(pNode->nEnable))return;if (m_OpenList.empty()){m_OpenList[pNode->nNodeMark] = nNum;m_KeyList.push_back(pNode->nNodeMark);}else{std::map<int,int>::iterator itr = m_OpenList.find(pNode->nNodeMark);if (itr == m_OpenList.end()){std::map<int,int>::iterator itrQ = m_CloseList.find(pNode->nNodeMark);if (itrQ != m_CloseList.end()){if (nNum < (*itrQ).second){m_CloseList.erase(itrQ);}elsereturn;}else{m_OpenList[pNode->nNodeMark] =nNum;m_KeyList.push_back(pNode->nNodeMark);}}else{if ((*itr).second > nNum){m_OpenList[pNode->nNodeMark] =nNum;}}}}//将openlist中的一个靠前的节点展开到CloseList中void AddNodeToCloseList(Node* pNode,int nNum){if(!pNode)return;if (m_CloseList.empty()){m_CloseList[pNode->nNodeMark] = nNum;ComputerRound(pNode->x,pNode->y);}else{std::map<int,int>::iterator itrB = m_CloseList.find(pNode->nNodeMark);if(itrB == m_CloseList.end()){std::map<int,int>::iterator itrO = m_OpenList.find(pNode->nNodeMark);if (itrO != m_OpenList.end()){if ((*itrO).second < nNum){return;}else{std::vector<int>::iterator itrK =std::find(m_KeyList.begin(),m_KeyList.end(),(*itrO).first);if (itrK != m_KeyList.end())m_KeyList.erase(itrK);m_OpenList.erase(itrO);}}else{m_CloseList[pNode->nNodeMark] += nNum;ComputerRound(pNode->x,pNode->y);}}else{if (nNum < m_CloseList[pNode->nNodeMark])m_CloseList[pNode->nNodeMark] = nNum;}}}//探索是否该节点可行void TryNode(int nx,int ny,int curx, int cury){if (nx < 0 || ny < 0 || nx >= nMapWidth || ny >= nMapWidth)return;if (m_MapNode[nx][ny].nEnable == 0)return;int nNum = abs(nx - curx) + abs(ny - cury);std::map<int,int>::iterator itr = m_CloseList.find(m_MapNode[curx][cury].nNodeMark);if(itr != m_CloseList.end())nNum += (*itr).second;AddNodeToOpenList(&(m_MapNode[nx][ny]),nNum);}#define DesX 3#define DesY 4void ComputerRound(int curx,int cury){//对每一个当前节点执行以下操作TryNode(curx,cury+1,curx,cury);TryNode(curx+1,cury,curx,cury);TryNode(curx+1,cury+1,curx,cury);TryNode(curx-1,cury,curx,cury);TryNode(curx-1,cury-1,curx,cury);TryNode(curx-1,cury+1,curx,cury);TryNode(curx,cury-1,curx,cury);TryNode(curx+1,cury-1,curx,cury);}void main(){int nMark = 0;for (int n = 0; n < nMapWidth; ++n){for(int m = 0; m < nMapHeight; ++m){if (n != 2 || m == 3 || m == 1)m_MapNode[n][m].nEnable = 1;if (n == 4 && (m != 6))m_MapNode[n][m].nEnable = 0;m_MapNode[n][m].nNodeMark = ++nMark;m_MapNode[n][m].x = n;m_MapNode[n][m].y = m;}}Print(m_MapNode);AddNodeToCloseList(&(m_MapNode[1][1]),0);std::map<int,int>::iterator itr;while(!m_KeyList.empty()){itr = m_OpenList.find(*(m_KeyList.begin()));int nV = (*itr).first;int nNum =(*itr).second;std::vector<int>::iterator itrK =std::find(m_KeyList.begin(),m_KeyList.end(),(*itr).first);if (itrK != m_KeyList.end())m_KeyList.erase(itrK);itr = m_OpenList.erase(itr);AddNodeToCloseList(&(m_MapNode[(nV-1)/nMapWidth][(nV-1)%nMapWidth]),nNum);}cout<<endl;cout<<endl;std::map<int,int>::iterator itrC;for (int n = 0; n < nMapWidth; ++n){for(int m = 0; m < nMapHeight; ++m){if (m == 0)cout<<endl;if (m == 1 && n == 1){cout<<"ST"<<" ";continue;}itrC = m_CloseList.find(m_MapNode[n][m].nNodeMark);if (itrC != m_CloseList.end()){cout<<(*itrC).second<<" ";}elsecout<<"0"<<" ";}}getchar();}。

公共交通导航系统中的路径规划算法设计与实现随着城市人口的增长和交通拥堵问题的日益严重，公共交通导航系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。

在实际应用中，旅客通常需要根据自己的起点和目的地，在公共交通网络中找到最优的路径，其中路径规划算法起到了至关重要的作用。

本文将介绍公共交通导航系统中的路径规划算法设计与实现，以便为旅客提供高效、准确的导航服务。

首先，路径规划算法的设计必须考虑到城市的交通网络特点和旅客的需求。

在公共交通导航系统中，交通网络一般可以表示为一个有向图，图中的每个节点表示一个交通站点，每条边表示两个站点之间的交通线路。

在路径规划过程中，算法需要综合考虑到行驶时间、车次间隔、换乘次数等因素，以及旅客的出行偏好（如少换乘、少步行等）。

因此，路径规划算法应具备高效性、准确性和可定制性。

其次，常用的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、最小换乘算法等。

Dijkstra算法是一种基于贪心策略的最短路径算法，可以用于计算公交车或地铁的最短路径。

该算法通过不断选择最短路径的节点来逐步扩展路径，直到到达目的地。

然而，Dijkstra算法的计算速度较慢，不适用于大规模的公交网络。

A*算法是一种启发式搜索算法，可以更加高效地搜索最优路径。

该算法利用启发函数来估计节点到目标节点的距离，从而在搜索过程中剪枝，减少搜索范围。

最小换乘算法是针对旅客在路径规划中通常希望尽量少换乘的需求而设计的。

该算法在搜索过程中，通过记录已经换乘的次数，以及一些换乘规则，来选择最少换乘的路径。

在路径规划算法的实现过程中，需要考虑到数据结构的选择和算法的优化。

首先，可以使用邻接表或邻接矩阵来表示公交网络的数据结构。

邻接表适用于稀疏图，能节省内存空间；邻接矩阵适用于稠密图，能提高查询效率。

其次，可以通过使用堆或优先队列等数据结构来优化最短路径算法的性能。

堆可以在O(logn)的时间内找到最小元素，适用于Dijkstra算法；优先队列可以根据节点的优先级进行排序，适用于A*算法。

无人驾驶车辆的路径规划算法研究与实现随着科技的不断发展，无人驾驶车辆正逐渐成为现实。

无人驾驶车辆的核心技术之一就是路径规划算法，它决定了车辆在复杂的路况中如何选择最佳路径，从而安全地到达目的地。

本文将对无人驾驶车辆的路径规划算法进行研究与实现。

一、无人驾驶车辆路径规划的重要性无人驾驶车辆处于复杂的交通环境中，能够精准地规划路径对确保车辆的安全和高效性至关重要。

路径规划算法需要综合考虑多种因素，如车辆当前位置、车速、交通流量、道路条件、行车规则等。

同时，路径规划算法还需要适应不同的路况，并能在实时性的要求下做出决策。

二、常见的路径规划算法1. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，通过计算起点到目标点的代价函数来搜索最优路径。

该算法考虑了启发式估计函数和已走过的实际代价，并通过不断更新优先级队列来找到最短路径。

A*算法在路径规划中被广泛使用，其算法简单且效果较好。

2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种无权图的最短路径算法，通过计算起点到当前节点的最短距离来更新其他节点的最短距离。

该算法可以应用于没有考虑交通流量和限制条件的简单路径规划问题。

3. RRT算法Rapidly-exploring Random Trees (RRT)算法是一种用于在高维空间中搜索快速路径的算法。

该算法以启发式的方式随机生成路线并逐渐扩展搜索空间，直到找到目标点为止。

RRT算法具有很高的搜索效率，适用于无人驾驶车辆的动态路径规划。

三、无人驾驶车辆路径规划算法的实现无人驾驶车辆的路径规划算法实现包括以下几个步骤：1. 车辆状态获取无人驾驶车辆需要实时获取车辆的状态信息，如当前位置、速度、方向等。

这些信息可以通过各类传感器获得。

获取到的状态信息将作为路径规划算法的输入。

2. 地图数据准备无人驾驶车辆需要准备基础地图数据，包括道路信息、交通标志、交通信号灯等。

地图数据可通过激光雷达、摄像头等传感器获取，并通过地图匹配算法进行处理和绘制。

智能导航系统中的路径规划算法与效率评估研究智能导航系统在现代交通生活中扮演着重要角色。

而路径规划算法作为智能导航系统的核心技术之一，主要负责寻找最优路径来引导用户到达目的地。

在这篇文章中，我们将探讨智能导航系统中的路径规划算法以及对其效率的评估研究。

一、路径规划算法概述路径规划算法是指在多个节点之间选择最佳路径的计算方法。

目前，常见的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、快速搜素算法等。

这些算法都是根据道路网络的拓扑结构以及节点间的距离、权值等因素进行路径选择。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于图的路径规划算法。

它通过在图中的节点之间进行迭代搜索，从起点开始，逐步扩展搜索范围，直到找到终点或搜索范围耗尽。

Dijkstra算法基于节点间的距离进行路径选择，通常适用于单源最短路径问题。

2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，常用于路径规划问题。

它综合考虑了节点之间的距离以及估计到达目标节点的代价，通过启发函数对节点进行评估和排序。

A*算法具有较高的搜索效率和较好的路径质量。

3. 快速搜索算法快速搜索算法是一种基于经验法则的路径规划算法。

它采用启发式搜索策略，通过事先设置的启发式规则来指导路径选择。

快速搜索算法通常能够在较短的时间内找到满足搜索要求的路径。

二、路径规划算法的效率评估路径规划算法的效率评估是对算法性能的度量和比较。

其中，常见的效率评估指标包括算法执行时间、路径长度、搜索节点数等。

研究者通过实验和数据分析来评估不同算法在不同情况下的性能特点。

1. 算法执行时间算法执行时间是评估算法效率的一项重要指标。

通常，研究者会在相同的硬件环境下运行不同的路径规划算法，并统计其执行时间。

通过比较不同算法的执行时间，可以评估它们在搜索性能方面的差异。

2. 路径长度路径长度是指从起点到达目标节点所经过的节点数或距离。

通常，较短的路径长度代表更高的效率和更优的路径选择。

研究者可以通过实际案例，在相同起终点条件下，比较不同算法生成的路径长度，从而评估它们的效率。

计算机联锁软件设计及进路搜索算法的研究与应用徐鑫;陈光武【摘要】Based on the function which interlocking software needed to implement,this paper made module partition on interlocking program; adopted modularized design method to write interlocking software, engaged in analysing and comparing of different algorithm of route searching in route searching modules in particular, extracted a high efficiency searching algorithm, combined data structures of railway yard with algorithm, and applied this algorithm to design and development of interlocking softwar. In the end, this paper analysed security of interlocking software briefly.%本文根据联锁软件所要实现的功能,对联锁程序进行模块划分,采用模块化的设计方法编写联锁软件,并对进路搜索模块中不同算法进行分析比较,提炼出一种高效率的搜索算法,结合站场型数据结构将此算法应用到联锁软件的设计开发中.最后对联锁软件的安全性进行简要分析.【期刊名称】《铁路计算机应用》【年(卷),期】2011(020)001【总页数】4页(P49-52)【关键词】计算机联琐;模块化;进路搜索;数据结构【作者】徐鑫;陈光武【作者单位】兰州交通大学,光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州,730070;兰州交通大学,光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州,730070【正文语种】中文【中图分类】U284.3铁路车站联锁系统是铁路运输领域中的控制系统，以技术手段识别、减弱甚至消除车站内危及行车安全的不确定因素。

A算法在停车场寻车路径规划中的应用研究作者：吕博都美晔李璐君来源：《科学与信息化》2019年第11期摘要由于A*算法在进行启发式搜索时具有较高的算法效率，并且可以基于评估函数找到最优路径，本文针对在大型停车场中寻车困难的问题提出采用A*算法进行路线规划。

文章阐述了A*算法的原理及实现过程，并对停车场进行建模，通过仿真实验验证了算法应用于停车场寻车路径规划的可行性。

关键词 A*算法；路径规划；停车场引言随着经济的发展，中国汽车保有量及市场规模逐年增长。

为满足人们停车的需求，住宅区及大型商场的停车场面积增大、层数增加，提供大量车位的同时对用户寻车也造成了一定困难。

仅靠车位编号寻找车辆的方法效率较低，因此建立停车场寻车系统帮助用户寻找车辆位置，规划寻车路线十分重要。

最短路径算法是计算机科学、人工智能科学等研究的热点问题[1]。

两点间的所有路径中，一定有一条最佳的路径使时间和效率均为最优，这时就需要使用限制搜索区域内的最短路径算法[2]。

其中，A*算法由于其性能和准确性被广泛使用[3]。

1 A*算法原理与实现A*算法的原理是借助于开启列表（OpenList）和关闭列表（ClosedList）两个列表，通过估值函数来引导整个路径搜索的过程，快速寻找到一条最短的路径。

其中，开启列表和关闭列表是 A*算法在寻路搜索的过程中必须维护的两张表。

开启列表中存放着即将被访问但未被访问的节点，同时这些节点所对应着的估值值也被存放在该表中；而关闭列表中则存放着已经访问完成的节点。

估值函数用来引导寻路，其数学表达式为：F（n）=G（n） +H（n）（1）其中F（n）为估值函数；G（n）是已经计算出的从起始点到当前路点的实际路径长度；H（n）是估测从当前点到目标点路径长度的曼哈顿距离。

使用标准 A*算法进行寻找路径的流程见图1。

A*算法需要设置起始节点S和目标节点E，并建立两个空的List：OpenList 和ClosedList。