我正在使用aaz的A* search algorithm in PHP来帮助我找到节点三维图形中的最短路径。
它做得很好,但它返回的是它找到的第一条可能不是最佳的路线。由于节点集是3D,启发式是非单调的。我将如何调整这一实施以寻找最佳路线而不仅仅是最短路线?
class astar extends database
{
// Binary min-heap with element values stored separately
var $map = array();
var $r; // Range to jump
var $d; // distance between $start and $target
var $x; // x co-ords of $start
var $y; // y co-ords of $start
var $z; // z co-ords of $start
function heap_float(&$heap, &$values, $i, $index) {
for (; $i; $i = $j) {
$j = ($i + $i%2)/2 - 1;
if ($values[$heap[$j]] < $values[$index])
break;
$heap[$i] = $heap[$j];
}
$heap[$i] = $index;
}
function heap_push(&$heap, &$values, $index) {
$this->heap_float($heap, $values, count($heap), $index);
}
function heap_raise(&$heap, &$values, $index) {
$this->heap_float($heap, $values, array_search($index, $heap), $index);
}
function heap_pop(&$heap, &$values) {
$front = $heap[0];
$index = array_pop($heap);
$n = count($heap);
if ($n) {
for ($i = 0;; $i = $j) {
$j = $i*2 + 1;
if ($j >= $n)
break;
if ($j+1 < $n && $values[$heap[$j+1]] < $values[$heap[$j]])
++$j;
if ($values[$index] < $values[$heap[$j]])
break;
$heap[$i] = $heap[$j];
}
$heap[$i] = $index;
}
return $front;
}
function a_star($start, $target) {
$open_heap = array($start); // binary min-heap of indexes with values in $f
$open = array($start => TRUE); // set of indexes
$closed = array(); // set of indexes
$g[$start] = 0;
$d[$start] = 0;
$h[$start] = $this->heuristic($start, $target);
$f[$start] = $g[$start] + $h[$start];
while ($open) {
$i = $this->heap_pop($open_heap, $f);
unset($open[$i]);
$closed[$i] = TRUE;
if ($i == $target) {
$path = array();
for (; $i != $start; $i = $from[$i])
$path[] = $i;
return array_reverse($path);
}
foreach ($this->neighbors($i) as $j => $rng)
if (!array_key_exists($j, $closed))
if (!array_key_exists($j, $open) || $d[$i] + $rng < $d[$j]) {
$d[$j] = $d[$i]+$rng;
$g[$j] = $g[$i] + 1;
$h[$j] = $this->heuristic($j, $target);
$f[$j] = $g[$j] + $h[$j];
$from[$j] = $i;
if (!array_key_exists($j, $open)) {
$open[$j] = TRUE;
$this->heap_push($open_heap, $f, $j);
} else
$this->heap_raise($open_heap, $f, $j);
}
}
return FALSE;
}
function jumpRange($i, $j){
$sx = $this->map[$i]->x;
$sy = $this->map[$i]->y;
$sz = $this->map[$i]->z;
$dx = $this->map[$j]->x;
$dy = $this->map[$j]->y;
$dz = $this->map[$j]->z;
return sqrt((($sx-$dx)*($sx-$dx)) + (($sy-$dy)*($sy-$dy)) + (($sz-$dz)*($sz-$dz)))/9460730472580800;
}
function heuristic($i, $j) {
$rng = $this->jumpRange($i, $j);
return ceil($rng/$this->r);
}
function neighbors($sysID)
{
$neighbors = array();
foreach($this->map as $solarSystemID=>$system)
{
$rng = $this->jumpRange($sysID,$solarSystemID);
$j = ceil($rng/$this->r);
$this->map[$solarSystemID]->h = $j;
if($j == 1 && $this->map[$solarSystemID]->s)
{
$neighbors[$solarSystemID] = $rng;
}
}
arsort($neighbors);
return $neighbors;
}
function fillMap()
{
$res = $this->query("SELECT * FROM mapSolarSystems WHERE SQRT(
(
($this->x-x)*($this->x-x)
) + (
($this->y-y)*($this->y-y)
) + (
($this->z-z)*($this->z-z)
)
)/9460730472580800 <= '$this->d'","SELECT");
while($line=mysql_fetch_object($res))
{
$this->map[$line->solarSystemID] = $line;
$this->map[$line->solarSystemID]->h = 0;
$this->map[$line->solarSystemID]->s = false;
}
$res = $this->query("SELECT solarSystemID FROM staStations UNION SELECT solarSystemID FROM staConqureable","SELECT");
while($line=mysql_fetch_object($res))
{
if(isset($this->map[$line->solarSystemID]))
$this->map[$line->solarSystemID]->s = true;
}
}
}
答案 0 :(得分:0)
你的启发式似乎是单调的直线距离。 在您的a_star方法中,您永远不会检查当前是否有更便宜的节点。
您可以修改$ open_heap数组以跟踪成本,而不是在每次迭代时弹出前节点,弹出最便宜的。
答案 1 :(得分:0)
这个问题已在2年前问过(当时我正在回答),但我在答案中有一个明显的误解。
简单来说:
A*
找到optimum
启发函数的admissible
解决方案。
如果启发函数永远不会过高估计,那么它就是admissible
。
例如,查看以下(粗略)图:
如果h从不(对于搜索空间中的任何状态)超过h *,则证明A*
将找到给定h的最佳解,因为它是启发式函数。
所以单调性根本不会影响最优性!
然后, Q :“我将如何调整此实现以搜索最佳路线而不仅仅是最短路径?”
A :遗憾的是,您没有提供最佳的最终含义,但一般情况下没有任何变化。只需改变你的启发式功能,使最渴望的状态成为最佳点,并尽量使其尽可能合理,同时不要过高估计单个状态。