A*算法和A算法的区别

A*算法和A算法的区别在于估值函数的限制。A算法的评判函数为f(n)=g(n)+h(n)，其中g(n)是从起点到n点的实际代价，h(n)是从n点到终点的估计代价。而A*算法的评判函数为f(n)=g*(n)+h*(n)，其中g*(n)>0，h*(n)<=任意h(n)，即A*算法对h(n)进行了限制，使得h(n)的值不能超过h*(n)。因此，A*算法是对A算法的优化，使得估值函数更加准确，从而得到更优的路径。

举个例子，假设有一个起点和一个终点，中间有一些障碍物需要绕开。A算法只考虑了从起点到当前点的实际代价和从当前点到终点的估计代价，而A*算法在此基础上还考虑了从起点到当前点的实际代价和从当前点到终点的估计代价之和，从而得到更优的路径。

相关问题

AO*算法和A*算法的区别

AO*算法是A*算法的一种变种，它在A*算法的基础上加入了自适应启发式函数的特性，可以在保证最优解的情况下更快地搜索出解。A*算法是一种广泛应用于图搜索和路径规划中的启发式搜索算法，它通过启发式函数估计从起点到目标点的最短路径，并依据此估价函数来选择扩展当前最优节点的邻居节点。与传统的广度优先搜索算法不同，A*算法可以在保证找到最优解的情况下，避免对所有节点进行遍历，从而大幅提高搜索效率。

因此，AO*算法相较于A*算法具有更高的搜索效率，但在实际应用中，由于自适应启发式函数需要对每个节点进行动态更新，因此需要更多的计算资源。此外，AO*算法的实现也较为复杂。

A*算法和ARA*算法的区别

A*算法和ARA*算法都是基于启发式搜索的算法，用于解决最短路径问题。

A*算法是一种启发式搜索算法，它通过综合考虑从起点到当前节点的代价和从当前节点到终点的估价来选择下一个节点进行扩展，以此来尽可能快地找到到达终点的最短路径。A*算法在搜索空间较小的情况下，能够很快地找到最优解，但在搜索空间较大时，其搜索效率会下降。

ARA*算法是对A*算法的改进，它可以在保证最优解的情况下，减少搜索空间，提高搜索效率。ARA*算法允许在搜索过程中，逐步缩小启发函数的值，从而逐步放宽对最优解的要求。具体来说，ARA*算法在搜索过程中维护一个阈值，每次搜索时只扩展估价函数值小于该阈值的节点。如果找到了一条路径，其代价小于当前阈值，则该路径一定是最优解；否则，将阈值逐步降低，重新进行搜索，直到找到最优解为止。

因此，ARA*算法相比于A*算法，能够更加高效地搜索最短路径，但是需要在保证最优解的同时，进行一定的路径重复搜索。