class randomMAP: def init(self,size,start,goal,p): self.size=size self.start=start self.goal=goal self.p=p def creatMAP(self): self.map=np.zeros(self.size,dtype='int') for i in range(self.map.shape[0]): for j in range(self.map.shape[1]): if((i!=self.start[0] or i!=self.start[1]) and (j!=self.goal[0] or j!=self.goal[1])) and random.random() <self.p: self.map[i][j] = 5 map1=randomMAP((20,20),(0,0),(19,19),0.3) map1.creatMAP() plt.matshow(map1.map) plt.show()在这个随机地图的基础上创建Point和Astar类,Point类里面定义初始化、g、h、f和拓展EXPAND函数,Astar类里面用A*算法,最终解决迷宫问题,最后生成可视化地图带有具体路径用红色的线标出

时间: 2024-02-05 16:12:19 浏览: 103
好的,我可以帮你完成这个任务。首先是Point类的实现: ```python class Point: def __init__(self, x, y, parent=None): self.x = x self.y = y self.parent = parent self.g = 0 self.h = 0 self.f = 0 def expand(self, map): children = [] for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]: x2 = self.x + dx y2 = self.y + dy if x2 < 0 or x2 >= map.shape[0] or y2 < 0 or y2 >= map.shape[1]: continue if map[x2][y2] != 0: continue child = Point(x2, y2, self) children.append(child) return children ``` 这里定义了一个Point类,用来表示地图上的一个点。包括它的坐标、父节点、g值、h值和f值,以及一个expand函数用来拓展这个点的子节点。 接下来是Astar类的实现: ```python class Astar: def __init__(self, map, start, goal): self.map = map self.start = Point(start[0], start[1]) self.goal = Point(goal[0], goal[1]) self.open = [] self.closed = [] def heuristic(self, p): return abs(p.x - self.goal.x) + abs(p.y - self.goal.y) def search(self): self.open.append(self.start) while len(self.open) > 0: current = self.open[0] if current.x == self.goal.x and current.y == self.goal.y: path = [] while current.parent is not None: path.append((current.x, current.y)) current = current.parent path.append((self.start.x, self.start.y)) path.reverse() return path self.open.remove(current) self.closed.append(current) for child in current.expand(self.map): if child in self.closed: continue g = current.g + 1 if child not in self.open: self.open.append(child) elif g >= child.g: continue child.g = g child.h = self.heuristic(child) child.f = child.g + child.h child.parent = current return None ``` 这里定义了一个Astar类,用来实现A*算法。包括地图、起点、终点、open列表、closed列表,以及heuristic函数用来计算当前点到目标点的估价函数。search函数用来进行A*搜索,返回一条路径或者None。 最后是可视化地图的生成: ```python import matplotlib.pyplot as plt map1 = randomMAP((20,20),(0,0),(19,19),0.3) map1.creatMAP() astar = Astar(map1.map, (0, 0), (19, 19)) path = astar.search() plt.matshow(map1.map) if path is not None: x = [p[0] for p in path] y = [p[1] for p in path] plt.plot(y, x, color='red') plt.show() ``` 这里首先生成一个随机地图,然后用Astar算法求解路径,并将路径用红线标出。最后将地图可视化输出。
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import heapq import copy # 定义状态类 class State: def __init__(self, board, moves=0, parent=None, last_move=None): self.board = board self.moves = moves self.parent = parent self.last_move = last_move def __lt__(self, other): return self.moves < other.moves def __eq__(self, other): return self.board == other.board # 定义转移函数 def move(state, direction): new_board = copy.deepcopy(state.board) for i in range(len(new_board)): if 0 in new_board[i]: j = new_board[i].index(0) break if direction == "up": if i == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i-1][j] = new_board[i-1][j], new_board[i][j] elif direction == "down": if i == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i+1][j] = new_board[i+1][j], new_board[i][j] elif direction == "left": if j == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j-1] = new_board[i][j-1], new_board[i][j] elif direction == "right": if j == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j+1] = new_board[i][j+1], new_board[i][j] return State(new_board, state.moves+1, state, direction) # 定义A*算法 def astar(start, goal): heap = [] closed = set() heapq.heappush(heap, start) while heap: state = heapq.heappop(heap) if state.board == goal: path = [] while state.parent: path.append(state) state = state.parent path.append(state) return path[::-1] closed.add(state) for direction in ["up", "down", "left", "right"]: child = move(state, direction) if child is None: continue if child in closed: continue if child not in heap: heapq.heappush(heap, child) else: for i, (p, c) in enumerate(heap): if c == child and p.moves > child.moves: heap[i] = (child, child) heapq.heapify(heap) # 测试 start_board = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]] goal_board = [[2, 3, 6], [1, 5, 8], [4, 7, 0]] start_state = State(start_board) goal_state = State(goal_board) path = astar(start_state, goal_board) for state in path: print(state.board)

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