python 编写一个基于费效比的启发式搜索算法
时间: 2023-07-13 13:16:41 浏览: 64
好的,以下是一个基于费效比的启发式搜索算法的 Python 实现:
```python
def astar_feb(node, goal, cost_func, heuristic_func):
"""
基于费效比的 A* 算法
:param node: 起始节点
:param goal: 目标节点
:param cost_func: 每个节点的代价函数,参数为当前节点和下一个节点
:param heuristic_func: 启发式函数,参数为当前节点和目标节点
:return: 最短路径
"""
frontier = PriorityQueue()
frontier.put(node, 0)
came_from = {node: None}
cost_so_far = {node: 0}
while not frontier.empty():
current = frontier.get()
if current == goal:
break
for next in current.neighbors():
new_cost = cost_so_far[current] + cost_func(current, next)
if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
cost_so_far[next] = new_cost
priority = new_cost / heuristic_func(next, goal)
frontier.put(next, priority)
came_from[next] = current
path = []
current = goal
while current != node:
path.append(current)
current = came_from[current]
path.append(node)
path.reverse()
return path
```
其中,`node` 表示起始节点,`goal` 表示目标节点,`cost_func` 表示每个节点的代价函数,`heuristic_func` 表示启发式函数。`frontier` 为优先队列,`came_from` 记录每个节点的前一个节点,`cost_so_far` 记录到达每个节点的代价。算法的核心是在每次迭代时计算费效比,选择代价最小的节点进行扩展。
注意,这只是一个简单的实现,具体的代价函数和启发式函数需根据具体问题进行设计。