A* 搜索算法答案

【问题标题】：A* Search AlgorithmA* 搜索算法
【发布时间】：2011-08-16 12:28:30
【问题描述】：

我想对以下 A* 搜索示例进行澄清：

用红色椭圆突出显示的部分是我不明白的区域；看来{S,B} f=2+6=8 已从Expand S（上图）获取/移动/复制并用于Expand A。似乎{S,A,X} f=(1+4)+5=10 已从Expand A 获取/移动/复制并用于Expand B。

有人能解释一下为什么会这样吗？我能够很好地阅读图表并且在解释它时没有任何问题 - 只是我不知道为什么上述路径/路线已在其他地方重复。

谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

路径不会重复，它们只是保留为算法尚未探索的路径。 A* 通过维护一个开放集来工作，它是算法已经知道如何到达（以及以什么成本）的节点集合，但它还没有尝试扩展它们。

在每次迭代中，算法从开放集中选择一个节点进行扩展（具有最低 f 函数的那个 - f 函数是算法已经知道到达节点 (g) 所需的成本的总和，并且算法对从节点到目标的成本的估计（h，启发式）。

查看那里的伪代码，您可以看到使用了开放集。所以底线 - 算法不是通过将路径或节点从一个迭代复制到另一个迭代来工作 - 它只是在同一个节点集合上工作（当然节点确实会从集合中添加和删除）。

希望这会有所帮助...

【讨论】：

【解决方案2】：

这是取出当前最好的项目，将其删除，然后用扩展替换它（将新项目插入列表中的适当位置）。可以这样想：

展开 S：

展开A：

展开 B：

~~{S,B} f = 2+6 = 8~~
{S,A,X} f = (1+4)+5 = 10
{S,B,C} f = (2+7)+4 = 13
{S,A,Y} f = (1+7)+8 = 16
{S,B,D} f = (2+1)+15 = 18

【讨论】：

先生，我是人工智能新手，在这个图表的上下文中，我怀疑这里 * A* 需要计算所有可能的路径。* 那么它为什么有用呢？在Rich and knight中提到h'不应该高估h，在维基百科中它写道估计成本（h'）必须始终小于或等于达到目标的实际成本目标。那么，这意味着我们必须事先计算所有可能的路径吗？是这样吗？还是我错过了什么。先生会很有帮助。