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:
优化启发式函数,使其具有更好的性能和可靠性。
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