a*算法求解迷宫寻路matlab代码
时间: 2024-10-24 11:01:35 浏览: 39
A*算法是一种启发式搜索算法,常用于寻找两点之间的最短路径。在MATLAB中实现A*算法,你需要准备一个二维网格表示的迷宫、起始点和目标点,并定义几个关键函数:初始化、计算启发式值、判断是否到达终点以及更新路径。
以下是简单的MATLAB代码示例:
```Matlab
% 初始化迷宫地图矩阵 maze
maze = [0 0 1 0; 0 1 1 0; 1 1 1 1; 0 0 0 0]; % 0表示空地,1表示墙壁
% 定义起始点 start和目标点 goal
start(1) = 1;
start(2) = 1;
goal(1) = 4;
goal(2) = 4;
% A*算法的核心函数
function path = astar_search(maze, start, goal)
% 初始化
open_set = {start};
came_from = zeros(size(maze));
g_score = zeros(size(maze), 'int32');
f_score = g_score + heuristic(start, goal); % 启发式值,这里假设曼哈顿距离作为启发式函数
g_score(start) = 0;
while ~isempty(open_set)
% 计算当前节点的最佳移动
current = min([open_set, Inf], 'dim', 2);
if isequal(current, start) % 到达起点,返回路径
open_set = [];
break;
end
% 移除并处理当前节点
open_set = open_set(2:end);
current = open_set{1};
came_from(current) = current(1):current(2); % 保存路径信息
% 检查是否到达终点
if isequal(current, goal)
break;
end
% 更新邻接节点的g_score和f_score
for dx = [-1, 0, 1]; dy = [-1, 0, 1]
if dx == 0 && dy == 0 continue; % 跳过当前位置
nx = current(1) + dx;
ny = current(2) + dy;
if within_bounds(maze, nx, ny) && maze(nx, ny) == 0
temp_g_score = g_score(current) + 1;
% 如果找到更优路径,则更新
if ~isinf(temp_g_score) || (temp_g_score < g_score(nx, ny))
g_score(nx, ny) = temp_g_score;
f_score(nx, ny) = g_score(nx, ny) + heuristic(nx, ny);
if isnan(f_score(nx, ny)) % 添加到开放集合
open_set = {nx, ny} : open_set;
end
end
end
end
end
% 构造并返回路径
if ~isequal(current, goal)
error('No path found!');
end
path = traceback(came_from, goal);
end
% 曼哈顿距离启发式函数
function h = heuristic(a, b)
h = abs(a(1) - b(1)) + abs(a(2) - b(2));
end
% 边界检查
function within_bounds(maze, x, y)
return all([x >= 1 & x <= size(maze, 1), y >= 1 & y <= size(maze, 2)]);
end
% 反向追踪生成完整路径
function path = traceback(came_from, current)
path = current;
while ~isempty(path)
path = [came_from(path) ; path];
current = came_from(path);
end
end
% 使用示例
[path, distance] = astar_search(maze, start, goal);
disp(path); % 输出路径
```
这个代码片段演示了如何使用A*算法在给定的迷宫地图上从起点到目标点搜索路径。注意实际应用时需要根据需求调整启发式函数和边界检查部分。
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