import Astar # 定义起点和终点的坐标 start_cor = (19, 0) end_cor = (1, 20) # 定义路径上的路标点 waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] # 定义计算两个点之间距离的函数 def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to # 使用 Astar 算法寻路,计算出两个点之间的距离 dist = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return dist 其中distance函数返回的是两个坐标之间的距离将以上代码改进以实现从坐标start_cor开始经过waypoint中的所有坐标最后到达终点坐标end_co,要使整个路径最短并打印出经过的每一个坐标

时间: 2023-09-19 10:10:04 浏览: 39
好的,我可以帮你实现这个算法。我们可以使用 A* 算法来计算最短路径。以下是改进后的代码: ```python import Astar # 定义起点和终点的坐标 start_cor = (19, 0) end_cor = (1, 20) # 定义路径上的路标点 waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] # 定义计算两个点之间距离的函数 def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to # 使用 A* 算法寻路,计算出两个点之间的距离 dist = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return dist # 定义计算整个路径的距离的函数 def get_path_distance(path): dist = 0 for i in range(len(path)-1): dist += distance(path[i], path[i+1]) return dist # 定义寻找最短路径的函数 def find_shortest_path(start, end, waypoints): # 初始化路径 path = [start] # 依次加入路标点 for waypoint in waypoints: # 寻找当前位置到下一个路标点之间的最短路径 sub_path = Astar.find_path(path[-1][0], path[-1][1], waypoint[0], waypoint[1]) # 将最短路径上的所有点加入路径中 path += sub_path[1:] # 寻找最后一个路标点到终点之间的最短路径 sub_path = Astar.find_path(path[-1][0], path[-1][1], end[0], end[1]) # 将最短路径上的所有点加入路径中 path += sub_path[1:] # 计算路径长度 dist = get_path_distance(path) return path, dist # 寻找最短路径 path, dist = find_shortest_path(start_cor, end_cor, waypoints) # 打印路径上的所有点 print("路径上的坐标点:") for point in path: print(point) # 打印路径长度 print("路径长度:", dist) ``` 这段代码会输出路径上的所有点和路径长度。希望这可以帮助你解决问题!

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import Astar import heapq start_cor = (19, 0) treasures = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) # 定义一个函数计算两个坐标之间的距离 def distance(_from, _to): # 返回从起点到终点的最短路径 x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(treasures) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(treasures[i], treasures[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist # 使用Dijkstra算法求解最短路径 start = 0 end = n - 1 distances = [float('inf')] * n distances[start] = 0 visited = set() heap = [(0, start)] while heap: (dist, current) = heapq.heappop(heap) if current == end: break if current in visited: continue visited.add(current) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and neighbor not in visited: new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor)) # 输出结果 path = [end] current = end while current != start: for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and distances[current] == distances[neighbor] + weight: path.append(neighbor) current = neighbor break print(path) path.reverse() print(f"从第{start+1}个坐标开始经过其他几个坐标最后到达第{end+1}个坐标的最短路线为:{path}") print(f"总距离为:{distances[end]}"

import Astar import heapq start = (19, 0) treasures = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end = (1, 20) # 定义一个函数计算两个坐标之间的距离 def distance(_from, _to): # 返回从起点到终点的最短路径 x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(treasures) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(treasures[i], treasures[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist # 使用Dijkstra算法求解最短路径 start = 0 end = n - 1 distances = [float('inf')] * n distances[start] = 0 visited = set() heap = [(0, start)] while heap: (dist, current) = heapq.heappop(heap) if current == end: break if current in visited: continue visited.add(current) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and neighbor not in visited: new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor)) # 输出结果 path = [end] current = end while current != start: for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and distances[current] == distances[neighbor] + weight: path.append(neighbor) current = neighbor break print(path) path.reverse() print(f"从第{start+1}个坐标开始经过其他几个坐标最后到达第{end+1}个坐标的最短路线为:{path}") print(f"总距离为:{distances[end]}")

for (int i = 0; i < agvs.size(); i++) { if (agvs[i].getLoad() == true) { // 如果是负载的状态 if (agvs[i].getCurrentX() == agvs[i].getEndX() && agvs[i].getCurrentY() == agvs[i].getEndY()) { // 如果到达终点 agvs[i].setLoad(false); // 设置为空载状态 agvs[i].setState(true); std :: cout << "agv__id :" << agvs[i].getid() << " ,agv_get_task_id :" << agvs[i].get_task_id() << endl; for (int j = 0; j < tasks.size(); j++) { if (tasks[j].id == agvs[i].get_task_id()) { completed_task_index = j; break; } } if (completed_task_index != -1) { tasks[completed_task_index].completed = 2; } task_to_agv(); // 更新任务分配 update(); // 更新AGV状态 } else { // 否则行驶到终点 Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node1 = new Node(agvs[i].getEndX(), agvs[i].getEndY()); std::vector<Node*> path_to_end = astar.getPath(start_node, end_node1); path_to_end.erase(path_to_end.begin()); std::vector<Node*> path; path.insert(path.end(), path_to_end.begin(), path_to_end.end()); paths[i] = path; } } else { // 如果是空载的状态 if (agvs[i].getCurrentX() == agvs[i].getStartX() && agvs[i].getCurrentY() == agvs[i].getStartY()) { // 如果到达起点 agvs[i].setLoad(true); // 设置为负载状态 } else { // 否则行驶到起点 Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node = new Node(agvs[i].getStartX(), agvs[i].getStartY()); std::vector<Node*> path_to_start = astar.getPath(start_node, end_node); std::vector<Node*> path; path.insert(path.end(), path_to_start.begin() + 1, path_to_start.end()); paths[i] = path; } } },添加代碼:繪製直綫agv從path獲取的行駛路綫

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