Question

我正在尝试用Java实现A *算法，但我不确定我是否正确理解了f / g / h分数。我正在帮助自己pseudocode of A* on Wikipedia。这是一个伪代码：

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

    openSet.Remove(current)
    closedSet.Add(current)
    for each neighbor of current
        if neighbor in closedSet
            continue        // Ignore the neighbor which is already evaluated.
        // The distance from start to a neighbor
        tentative_gScore := gScore[current] + dist_between(current, neighbor)
        if neighbor not in openSet  // Discover a new node
            openSet.Add(neighbor)
        else if tentative_gScore >= gScore[neighbor]
            continue        // This is not a better path.

        // This path is the best until now. Record it!
        cameFrom[neighbor] := current
        gScore[neighbor] := tentative_gScore
        fScore[neighbor] := gScore[neighbor] + heuristic_cost_estimate(neighbor, goal)

return failure

我不明白的是这一部分：

else if tentative_gScore >= gScore[neighbor]
        continue        // This is not a better path.

为什么邻居已经有G分？我正在以这种方式解释算法：

从具有最低F分数的开放集中选择一个节点。（F分数= G分数+ H分数，其中G分数是从开始到当前节点的当前路径的成本（我们将从开放集合中选择的路径），H分数是当前节点的成本（我们要选择的那个）到终点节点，假设我们选择了启发式的曼哈顿距离。）
然后，检查我们刚刚选择的节点的所有邻居（当前节点）。
如果它已经在关闭的集合中，请跳过它。如果不是，请检查它是否在开放集中。如果不是，则计算该邻居的F得分，其中G得分现在是当前节点的G得分+从当前到邻居的G得分。这就是我提供的代码中所谓的tentative_gScore。 H得分更改为从邻居到终端节点计算的值。

以下是问题：

什么是gScore [邻居]？它在哪里计算？它的价值是什么？ Tentative_gScore我明白了，但是我们从哪里获得邻居的gScore，以便我们可以测试条件：

 else if tentative_gScore >= gScore[neighbor]
        continue        // This is not a better path.

Answer 1

好的，我明白了。

如果第一次找到邻居，你甚至不比较g分数，只需将其添加到开放集中即可。

如果邻居已经在开放集中（这也意味着它有某种g分数）： gScore [邻居]是添加到开放集中的先前找到的邻居的g分数。如果再次找到此邻居，则可以比较g分数（新g分数与旧g分数（之前找到））。如果新分数更好（即更低），则相应地更改分数和父节点。

这很简单。：）

A *（星）算法：理解f / g / h分数

1 个答案: