def astar(start, end): # 获取起点和终点的经纬度 start_loc = get_location(start) end_loc = get_location(end)

时间: 2023-12-06 22:40:50 浏览: 136
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获得经纬度位置

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在这段代码中，你定义了一个A*算法函数，该函数接受起点和终点的位置作为参数，并返回一条从起点到终点的最短路径。在这个函数中，你首先使用`get_location()`函数获取起点和终点的经纬度（也就是位置信息）。`get_location()`函数可能是一个自定义的函数，用于从某个地图API或其他来源中获取给定地点的位置信息。获取到起点和终点的位置信息后，你可以使用A*算法来搜索最短路径。
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rar

AStarPathFinder.rar_A * 算法_astar pathfinder_site:www.pudn.com

A*（A Star）算法是一种在图形搜索中广泛使用的最佳路径搜索算法，它结合了Dijkstra算法的全局最优性和BFS（广度优先搜索）的效率。A*算法的核心在于引入了一个评估函数来预估从起点到目标点的最优路径，从而在搜索...

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.get_dist(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

# 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 ...

Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node = new Node(agvs[i].getStartX(), agvs[i].getStartY()); Node* end_node1 = new Node(agvs[i].getEndX(), agvs[i].getEndY()); std::vector<Node*> path_to_start = astar.getPath(start_node, end_node); std::vector<Node*> path_to_end = astar.getPath(end_node, end_node1);,增加代碼，如果agv的current的x和y等於任務起點的x和y，則只將agv的起點和任務的終點放入path中

你可以在 if 语句中添加条件，判断 agv 的当前坐标是否与任务起点坐标相同，如果是则直接将 agv 的起点和任务的终点放入路径中。代码如下： cpp Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i]....

start_cor = (19, 0)waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist start = 0 end = n - 1 distances = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n)] visited = set() heap = [(0, 0, start)] while heap: (dist, num_visited, current) = heapq.heappop(heap) if current == end and num_visited == 8: break if (current, num_visited) in visited: continue visited.add((current, num_visited)) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0: new_num_visited = num_visited if neighbor in range(start + 1, end) and (current not in range(start + 1, end)) and num_visited < 8: new_num_visited += 1 new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor][new_num_visited]: distances[neighbor][new_num_visited] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, new_num_visited, neighbor)) min_dist = float('inf') min_num_visited = 8 for i in range(8): if distances[end][i] < min_dist: min_dist = distances[end][i] min_num_visited = i每排是什么意思帮我加上注释

# 定义起点和终点的坐标 start_cor = (19, 0) end_cor = (1, 20) # 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 ...

import Astar import heapq start_cor = (19, 0) waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist start = 0 end = n - 1 distances = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n)] visited = set() heap = [(0, 0, start)] while heap: (dist, num_visited, current) = heapq.heappop(heap) if current == end and num_visited == 8: break if (current, num_visited) in visited: continue visited.add((current, num_visited)) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0: new_num_visited = num_visited if neighbor in range(start + 1, end) and (current not in range(start + 1, end)) and num_visited < 8: new_num_visited += 1 new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor][new_num_visited]: distances[neighbor][new_num_visited] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, new_num_visited, neighbor)) min_dist = float('inf') min_num_visited = 8 for i in range(8): if distances[end][i] < min_dist: min_dist = distances[end][i] min_num_visited = i path = [end] current = end num_visited = min_num_visited for i in range(len(waypoints), 0, -1): if current in range(i): num_visited -= 1 for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and (neighbor, num_visited) in visited and distances[neighbor][num_visited] + weight == \ distances[current][num_visited]: path.append(neighbor) current = neighbor break path.reverse() print(f"The optimal path from start to end through the 8 waypoints is: {path}") print(f"The total distance is: {distances[end][min_num_visited]}")

这段代码是用来解决一个路径规划问题，目标是找到从起点到终点经过8个给定点的最短路径。其中使用了A*算法来计算两点之间的距离，并利用堆来实现最小优先队列。具体流程是先计算出8个给定点之间的距离，再从起点开始...

waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist start = 0 end = n - 1 distances = [[float('inf')] * (n + 1) for _ in range(n)] visited = set() heap = [(0, 0, start)] while heap: (dist, num_visited, current) = heapq.heappop(heap) if current == end and num_visited == 8: break if (current, num_visited) in visited: continue visited.add((current, num_visited)) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0: new_num_visited = num_visited if neighbor in range(start + 1, end) and (current not in range(start + 1, end)) and num_visited < 8: new_num_visited += 1 new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor][new_num_visited]: distances[neighbor][new_num_visited] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, new_num_visited, neighbor)) min_dist = float('inf') min_num_visited = 8 for i in range(8): if distances[end][i] < min_dist: min_dist = distances[end][i] min_num_visited = i每排是什么意思

这段代码实现了一个寻找最短路径的算法，其中： ...- 该算法使用堆和动态规划的思路，计算出从起点到终点的最短路径，并且要求途经的路标点个数为 8 个。最后输出最短路径的长度和途经的路标点个数。

void MainWindow::moveAgvs() { Astar astar; std::vector<std::vector<Node*>> paths(agvs.size()); // 得到agv的路綫 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; tasks[agvs[i].get_task_id() - 1].completed = 2; // 更新任务状态为已完成 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; } }，爲什麽沒有使正確的task的completed變成2

tasks[agvs[i].get_task_id() - 1].completed = 2; 这行代码的意思是将 tasks 中第 agvs[i].get_task_id() - 1 个任务的 completed 属性设置为 2，以表示该任务已完成。但是，如果 agvs[i].get_task_...

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]}"

2. 定义起点坐标 start_cor 和终点坐标 end_cor，以及一个包含多个宝藏坐标的列表 treasures。 3. 定义一个函数 distance，用于计算两个坐标之间的距离。在该函数中，调用了 A* 算法的 find_path 函数来...

OPTIMAL = True CONFIGS = [ (175, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=true)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=infinity,threshold_before_merge=1))"]), (432, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=false)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=200000))"]), (455, ["--search", "let(lmc, landmark_cost_partitioning(lm_merged([lm_rhw(),lm_hm(m=1)]))," "astar(lmc,lazy_evaluator=lmc))"]), (569, ["--search", "astar(lmcut())"]), ]

这段代码定义了一个名为OPTIMAL的布尔变量，其值为True。然后，定义了一个名为CONFIGS的列表，其中包含了四个元组，每个元组包含两个...这些配置可能是用于在某个程序或系统中进行搜索和优化问题的实验和比较。
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