启发式函数与A*搜索算法

介绍

在人工智能和路径规划中，启发式函数和A*搜索算法是两个重要的概念。启发式函数用于估计从当前状态到目标状态的代价，而A*搜索算法则利用这些估计来找到最优路径。

启发式函数

什么是启发式函数？

启发式函数（Heuristic Function）是用于估计当前状态到目标状态之间的最小成本的函数。它的设计是为了加速搜索算法，使其更高效地找到解决方案。

启发式函数的性质

可接受性（Admissibility）：
- 一个启发式函数是可接受的，如果它从不高估从节点到目标节点的实际最小成本。
- 数学定义：对于所有节点 (n)，启发式函数 (h(n)) 必须满足 (h(n) \leq h^(n))，其中 (h^(n)) 是从节点 (n) 到目标节点的实际成本。
一致性（Consistency）：
- 一致性的启发式函数也称为单调性启发式函数。如果对于所有节点 (n) 和其每个子节点 (m)，启发式函数 (h) 满足 (h(n) \leq c(n, m) + h(m))，其中 (c(n, m)) 是从节点 (n) 到节点 (m) 的实际成本。
- 数学定义：(h(n) \leq c(n, m) + h(m))。

启发式函数的示例

曼哈顿距离（Manhattan Distance）：
- 在网格路径规划中，曼哈顿距离是两个点之间沿轴线方向的总距离。
- 公式：(h(n) = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2|)。
欧几里得距离（Euclidean Distance）：
- 欧几里得距离是两点之间的直线距离。
- 公式：(h(n) = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2})。

A*搜索算法

什么是A*搜索？

A搜索是一种图搜索算法，它结合了Dijkstra算法和贪婪最佳优先搜索的优点。A搜索使用启发式函数来引导搜索方向，从而找到从起始点到目标点的最优路径。

A*搜索的工作原理

初始化：
- 将起始节点添加到优先队列中，初始代价为0。
搜索过程：
- 从优先队列中取出总代价最小的节点作为当前节点。
- 如果当前节点是目标节点，则搜索结束。
- 否则，扩展当前节点的所有邻居节点，并更新它们的代价和优先级。
- 重复上述步骤，直到找到目标节点或优先队列为空。
代价函数：
- A*搜索使用一个代价函数 (f(n) = g(n) + h(n)) 来评估每个节点的优先级。
- 其中，(g(n)) 是从起始节点到节点 (n) 的实际代价，(h(n)) 是从节点 (n) 到目标节点的启发式估计代价。

A*搜索的伪代码

function A*(start, goal)
    openSet := {start}
    cameFrom := empty map

    gScore := map with default value of Infinity
    gScore[start] := 0

    fScore := map with default value of Infinity
    fScore[start] := heuristic(start, goal)

    while openSet is not empty
        current := node in openSet with lowest fScore[current]
        if current == goal
            return reconstruct_path(cameFrom, current)

        openSet.remove(current)
        for each neighbor of current
            tentative_gScore := gScore[current] + d(current, neighbor)
            if tentative_gScore < gScore[neighbor]
                cameFrom[neighbor] := current
                gScore[neighbor] := tentative_gScore
                fScore[neighbor] := gScore[neighbor] + heuristic(neighbor, goal)
                if neighbor not in openSet
                    openSet.add(neighbor)

    return failure

function reconstruct_path(cameFrom, current)
    total_path := {current}
    while current in cameFrom
        current := cameFrom[current]
        total_path.prepend(current)
    return total_path

A*搜索的应用

视频游戏：用于角色路径规划。
路径规划问题：如地图导航、机器人路径规划等。
资源规划问题：如物流和供应链管理。
语言分析：如句法分析。
机器翻译和语音识别：用于寻找最优匹配和路径。

结论

启发式函数和A*搜索算法是解决复杂路径规划和搜索问题的重要工具。通过设计有效的启发式函数，可以显著提高搜索算法的效率。A*搜索算法结合了路径代价和启发式估计，是找到最优路径的强大方法。

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