如果我已经在迷宫中完成了 A* 算法以寻找到单个目标的最短路径（就像吃豆人游戏一样），我应该如何改进我当前的启发式（到目标的曼哈顿距离 + 到目前为止的旅行成本从一开始），这样我的算法将支持迷宫中的多个目标。基本上，我想找到通过迷宫中所有目标的最短路径。为了确保路径是最优的，假设我们忽略问题的一致性，启发式函数需要是可接受的。
我知道这就像旅行商问题，但现在我只处理相对少量的数据，所以我想继续使用 A start 算法。
欢迎提出任何想法。谢谢！
【问题讨论】：
标签： algorithm a-star maze traveling-salesman
A* 找到从一个点到另一个点的最短路径。
您不能将约束添加到 A* 的允许路径（例如，必须沿途访问所有这些节点）并期望它仍然产生最短路径。
您可以使用 A* 找出目标之间的距离（和路径），然后解决目标之间的旅行商问题（使用这些距离），以计算出访问目标的顺序，从而获得最短的整体路径。
【讨论】：
a、b、c、d，你可以使用A*来找到(a, b)、(a, c)、(a, d)之间的最短路径，(b, c)，(b, d)，(c, d)。这是一个可以解决旅行商问题的图表。如果你只有几个，尝试每一个排列就足够快了。
您可以使用距离尚未访问的最近目标的距离；这样只有在访问了最后一个目标时它才会变为 0。
【讨论】：
选择 Dijkstra 算法而不是 A*。 因为 A* 算法不能应用于那些有很多目标节点的图。如果您有很多目标节点并且您不知道哪个最接近主节点，则 A* 不是非常理想的。这是因为它需要运行多次（每个目标节点一次）才能到达所有节点。
参考： How does Dijkstra's Algorithm and A-Star compare? - Intellipaat Community
【讨论】：