曼哈顿距离总是高于欧几里德? (迷宫搜索)

时间:2015-02-20 22:23:14

标签: python artificial-intelligence path-finding euclidean-distance

鉴于以下迷宫:

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我在计算哪个启发式应用于每个节点/单元时有以下内容:

#self = Node/Cell
#xy = [x,y]
self.heuristic = max(abs(goalNodeXY[0] - self.xy[0]) + abs(goalNodeXY[1] - self.xy[1]), 
                      math.hypot(self.xy[0]-goalNodeXY[0],self.xy[1]-goalNodeXY[1]))

我已经进行了测试,无论是使用组合启发式还是仅将曼哈顿距离指定为启发式,搜索路径都是相同的。对于这类问题有预期吗?

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