ARA 演算法的基本原理

2021-09-02 23:41:09 字數 671 閱讀 6457

在介紹ara* 演算法之前,有必要介紹一下weighted a* 演算法,在最初的a* 演算法中,f(s)的計算方法為:

f=g+h
可以看出f(s)是由個g(s)和h(s)兩項構成的,其中g(s)是乙個後驗值,而h(s)是乙個先驗值,這樣一種啟發式的搜尋方式本身為演算法本身節省了很多資源,去除了一些不必要點的搜尋,所以a* 演算法的可靠性和時效性都很好,weighted a* 演算法是對a* 演算法的乙個改進,為了使搜尋方向更好的指向終點,在原來演算法的基礎上引入了乙個膨脹係數e(epsilon)來給h(s)進行加權,e是乙個大於1的值,這樣以來演算法可以快速的搜尋到終點,相對於原來的a* 演算法而言,weighted a* 演算法更加節省資源,具有更高的時效性,但是它規劃出的路徑是一條"次優"的,這是在時效性和最優性之間做出折中的乙個結果.

f=g+e*h
在原來weighted a* 演算法的基礎上,ara* 演算法做了這樣的處理:

選取乙個比較大的e快速的規劃出一條次優的路徑

在上一步規劃的過程中會得到乙個open列表和incons列表,將二者合併為乙個非均衡列表

將e降低乙個層級,在非均衡列表中進行搜尋,規劃出乙個相對更優的路徑

重複第2 3步,直到路徑收斂(總的代價沒有明顯變化)或者e降低為1為止

看是否規劃出一條路徑,返回成功/失敗

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