A*路径规划算法虽然通过计算启发式函数来引导搜索，但仍属于一种半贪心算法。如果启发式函数不足够良好，或者算法被恶意干扰，搜索中的贪心策略可能失效，导致目标无法被找到甚至死循环。为此，有以下两种解决方案：

1. 优化启发式函数，使其具有更好的性能和可靠性。

2. 实现反向路径规划，先从目标开始搜索，找到所有能到达目标的路径，再维护一个以起点为中心向外扩散的搜索区域，直到在搜索区域与反向搜索结果重叠时结束。这样，找到的路径一定是最短的，并且可以确保搜索的可靠性。

以下是实现反向路径规划的简单代码示例：

def reverse_A_star(start, goal, cost):
    def heuristic(node):
        return abs(goal[0] - node[0]) + abs(goal[1] - node[1])
    
    queue = [goal]
    visited = set()
    parent = {}
    
    while queue:
        current = queue.pop(0)
        if current == start:
            break
            
        visited.add(current)
        for neighbor in [(current[0]-1, current[1]), (current[0]+1, current[1]), (current[0], current[1]-1), (current[0], current[1]+1)]:
            if neighbor in visited or cost(neighbor) == float('inf'):
                continue
                
            priority = heuristic(neighbor) + cost(neighbor)
            queue.append(neighbor)
            visited.add(neighbor)
            parent[neighbor] = current
            
    path = [start]
    node = start
    while node != goal:
        node = parent[node]
        path.append(node)
        
    path.reverse()
    return