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寻路算法展示程序(A*、BFS、Dijkstra)

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简介:
本软件为一款寻路算法演示工具,内含A*搜索算法、广度优先搜索(BFS)及迪科斯彻(Dijkstra)算法,便于用户直观理解与比较各类路径寻找策略的执行过程和效率。 要使用该程序,请双击运行 server.exe 和 client.exe 文件。默认情况下,服务器在本地主机(127.0.0.1)的端口 31416 上启动。如果需要指定其他端口号,则可以在执行 server.py 程序时添加选项。这可以通过命令行或修改快捷方式来实现,例如:server.exe -p 27183。 如上所述,在一台机器上启动服务器,并在另一台连接的机器上启动客户端是可行的。如果要连接到远程服务器,则需要在执行客户端程序时指定相关参数,例如:python client.exe -a 172.18.241.2 -p 27183

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客服
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  • A*、BFSDijkstra
    优质
    本软件为一款寻路算法演示工具,内含A*搜索算法、广度优先搜索(BFS)及迪科斯彻(Dijkstra)算法,便于用户直观理解与比较各类路径寻找策略的执行过程和效率。 要使用该程序,请双击运行 server.exe 和 client.exe 文件。默认情况下,服务器在本地主机(127.0.0.1)的端口 31416 上启动。如果需要指定其他端口号,则可以在执行 server.py 程序时添加选项。这可以通过命令行或修改快捷方式来实现,例如:server.exe -p 27183。 如上所述,在一台机器上启动服务器,并在另一台连接的机器上启动客户端是可行的。如果要连接到远程服务器,则需要在执行客户端程序时指定相关参数,例如:python client.exe -a 172.18.241.2 -p 27183
  • A*、DijkstraBFS径搜索
    优质
    本程序展示了A*、Dijkstra及广度优先搜索(BFS)三种经典路径搜索算法的应用与比较,帮助用户直观理解它们的工作原理和性能差异。 这是一份演示各种路径查找算法执行过程的可视化程序。包含5个算法:A*(曼哈顿距离)、A*(欧式距离)、A*(切比雪夫距离)、Dijkstra 和双向广度优先搜索。
  • A*详解,全过
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    本文详细解析了A*算法的工作原理,并通过具体示例展示了其在路径规划中的完整应用过程。 A*算法的实现可以让用户观察到寻路的过程,并且有一个图形界面展示点如何被加入openlist及closelist。此外,该实现还包括一个简单的内存池包装功能,非常适合用于学习和研究。
  • 径查找可视化:用Python和PyGameDijkstra
    优质
    本项目利用Python与PyGame库,直观地展示了Dijkstra算法在图中寻找最短路径的过程,适合学习与教学使用。 使用Python和PyGame实现的Dijkstra算法路径查找可视化演示。
  • 并列三种的对比——DijkstraA*和贪婪最佳优先 - MATLAB开发
    优质
    本项目通过MATLAB实现并比较了Dijkstra、A*及贪婪最佳优先三种路径搜索算法,旨在直观展示它们在不同场景下的性能特点。 您是否已经查看了我的A*演示?如果您还想了解更多内容,现在可以下载一个包含额外功能的版本。除了A*算法外,该版本还提供Dijkstra算法和贪婪最佳优先搜索方法供您使用。 在主脚本 (demoall.m) 中,您可以调整地图的大小、设置墙壁所占百分比,并选择不同的距离度量来计算启发式值。此外,在这个有限的时间内,您还可以通过编辑 initialeField 脚本来更改初始化影响地图的方式。
  • A*
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    简介:本文章深入探讨A*算法在游戏和机器人技术中的应用,详细解析了高效路径规划的关键原理和技术细节。 **A*算法详解** A*(A-star)算法是一种在图形搜索中用于寻找从起点到终点最短路径的启发式搜索算法。它结合了Dijkstra算法的最优性和BFS(广度优先搜索)的效率,通过引入启发式函数来指导搜索方向,从而更快地找到目标。该算法广泛应用于游戏开发、地图导航和机器人路径规划等领域。 **1. A*算法的核心概念** - **启发式函数(Heuristic Function):** 启发式函数是A*算法的关键部分,通常表示为h(n),它估计从当前节点n到目标节点的代价。理想的启发式函数应该是admissible(下界),即它总是低估实际代价,并且最好是consistent(一致的),这样算法才能保证找到最短路径。 - **F值、G值和H值:** 每个节点都有一个F值、G值和H值。F值是节点的总成本,计算公式为F = G + H,其中G值是从起始节点到当前节点的实际代价,而H值则是启发式函数的估计值。 - **优先队列(Priority Queue):** A*算法使用优先队列来存储待处理的节点,并根据每个节点的F值进行排序,确保每次选择成本最小的节点进行扩展。 **2. A*算法步骤** 1. 初始化:创建一个起始节点,G值设为0,H值通过启发式函数计算得出后将其放入优先队列。 2. 扩展节点:从优先队列中取出F值最小的节点作为当前处理的节点。 3. 检查目标:如果当前节点是目标,则结束搜索并返回路径。 4. 生成子节点:对于当前节点的所有可能邻居,计算它们各自的G值和H值,并更新这些新节点的F值后加入优先队列中等待进一步处理。 5. 循环执行步骤2-4直到找到目标或优先队列为空。 **3. C#实现** 在C#语言环境下实施A*算法时,可以使用`System.Collections.Generic.PriorityQueue`类作为优先队列。定义一个节点类来保存位置信息、G值、H值及F值,并包含指向父节点的引用。此外还需要编写搜索函数以处理节点扩展和队列操作等任务。同时需要实现启发式函数如曼哈顿距离或欧几里得距离。 **4. 应用场景** - **游戏AI:** A*算法常用于游戏中NPC(非玩家角色)路径规划,例如角色移动、敌人追击等功能。 - **地图导航:** 在电子地图应用中,A*算法能帮助计算两点间的最短驾驶或步行路线。 - **机器人路径规划:** 该算法在机器人领域同样有用武之地,可以帮助设计避开障碍物的安全行进方案。 **5. 文件分析** 提供的文件lianxi2.sln是一个Visual Studio解决方案文件,可能包含了一个A*算法的C#项目。lianxi2可能是该项目中的主要代码文件之一,其中包含了具体实现细节。要深入了解,请打开这些文件进行查看和学习。 总之,A*算法是寻找最短路径的重要工具,在其C#实现中提供了理解和应用该算法的有效途径。通过对提供的文件进行研究,可以深入理解A*算法的原理及其具体的实施方式。
  • DijkstraA*实现
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    本项目旨在通过编程语言实现Dijkstra算法和A*算法,对比分析其在路径规划问题中的性能差异,并探讨各自的适用场景。 通过Matlab实现Dijkstra算法及A*路径规划,并生成地图,可以帮助理解这些路径规划算法的原理。
  • 五种径规划BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search和A*)的Python实现
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    本项目提供了五种经典路径规划算法——广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)、迪杰斯特拉(Dijkstra)、贪婪最佳优先搜索(Greedy Best First Search)及A*算法的Python代码实现。 1. 运行main_.py检查路径。 2. 算法的具体实现在BasicAlgorithm.py文件中,该文件包含了BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search 和 A* 五种静态场景的路径规划算法,在二维栅格环境中应用这些算法。 3. 几种算法的基本关系:(BFS和DFS)是广度和深度优先搜索,是最基本的暴力求解方法;(Dijkstra)在BFS的基础上增加了低成本优先的贪心策略;(Greedy Best First Search)则是在BFS基础上加入了启发式计算;而(A*)结合了估价函数与启发式的优点。这是我个人的理解以及代码实现方式,具体原理可以参考相关资料或资源。
  • Unity3D A
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    本简介介绍Unity3D引擎中A星(A*)寻路算法的应用与实现,探讨其在游戏开发中的高效路径规划功能。 基于Unity3D的A*寻路算法实现了一个完整演示项目。该项目适用于Unity5.6版本,并允许用户设置地图宽度、高度、物体运行速度以及是否可以穿过斜对角障碍物的功能。
  • A*星型
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    A*星型寻路算法是一种在计算机科学中广泛使用的启发式搜索算法,主要用于图形化的路径寻找问题。该算法结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的优点,在保证找到最短路径的同时提高了效率。它通过评估节点的G(从起点到当前节点的实际代价)、H(从当前节点到终点的估计代价)以及它们之和F来确定下一个待探索的节点,直到找到目标为止。 Unity3d利用A*算法实现寻路模拟的博客内容可以在blog.liujunliang.com.cn查看。去掉链接后,可以简单表述为: 本段落介绍了如何在Unity3D中使用A*算法进行路径规划与模拟的技术细节。