路径规划算法中图搜索法有哪些 具体算法

常见的路径规划算法中，基于图搜索的算法包括以下几种：

1. 深度优先搜索（DFS）：从起点开始，沿着一个方向一直搜索，直到找到终点或者无法继续搜索。这种算法容易陷入局部最优解，不适用于最短路径问题。

2. 广度优先搜索（BFS）：从起点开始，按照距离递增的顺序搜索所有节点，直到找到终点。这种算法可以求解最短路径，但是会消耗大量的内存。

3. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra）：从起点开始，按照距离递增的顺序搜索所有节点，记录到每个节点的最短路径和距离，并且不再对已经确定最短路径的节点进行搜索。这种算法可以求解单源最短路径，但是不适用于存在负权边的情况。

4. 贝尔曼-福德算法（Bellman-Ford）：从起点开始，对所有边进行松弛操作，重复进行V-1次，其中V为节点数。这种算法可以求解单源最短路径，适用于存在负权边的情况。

5. A*算法：结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点，每次选择距离终点最近的节点进行搜索，并记录到每个节点的最短路径和距离。这种算法可以求解最短路径，并且效率较高。

6. 最小生成树算法：包括Prim算法和Kruskal算法，用于求解连通图的最小生成树。在路径规划中，可以将起点和终点分别作为生成树的根节点和叶子节点，然后根据生成树的路径来得到最短路径。

7. 拓扑排序算法：用于有向无环图的排序，可以用来判断图是否存在环路，也可以用于求解最长路径。

8. Floyd算法：用于求解所有节点之间的最短路径，适用于边权值为正数的情况。