用Java实现限制每个状态的扩展不超过一次的权值w递减迭代的Anytime repair Astar算法

首先，我们需要了解一下Anytime repair A*算法的基本思想和流程：

1. 初始化open表和closed表，将起点加入open表中。
2. 从open表中选取f值最小的节点作为当前节点，如果当前节点为终点，则搜索结束。
3. 对当前节点进行扩展，将其相邻的节点加入open表中，并更新它们的g值和f值。
4. 如果open表为空，则搜索失败。
5. 当前节点扩展完之后，判断其是否满足限制条件，如果不满足，则进行修复操作。
6. 修复操作会将open表中的节点重新排序，确保每个节点的扩展次数不超过限制。
7. 重复执行2-6步，直到找到终点或搜索失败。

接下来，我们可以按照如下步骤实现限制每个状态的扩展不超过一次的Anytime repair A*算法：

1. 定义节点类，包括节点坐标、g值、f值、父节点等信息。
2. 定义open表和closed表，使用优先队列实现，按照f值从小到大排序。
3. 定义限制条件，每个节点只能扩展一次。
4. 定义修复函数，对open表中的节点进行重新排序，确保每个节点的扩展次数不超过限制。
5. 实现A*算法的基本流程，每次扩展节点时判断其是否满足限制条件，如果不满足则进行修复操作。
6. 在主函数中调用A*算法，输出最优路径和搜索结果。

下面是Java代码实现：

import java.util.*;

public class AnytimeRepairAStar {
    // 定义节点类
    static class Node {
        int x, y; // 节点坐标
        int g; // g值
        int f; // f值
        Node parent; // 父节点

        public Node(int x, int y, int g, int f, Node parent) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.g = g;
            this.f = f;
            this.parent = parent;
        }
    }

    // 定义open表和closed表
    static PriorityQueue<Node> open = new PriorityQueue<Node>(new Comparator<Node>() {
        public int compare(Node n1, Node n2) {
            return n1.f - n2.f;
        }
    });
    static Map<String, Node> closed = new HashMap<String, Node>();

    // 定义限制条件
    static int maxExpand = 1;

    // 定义修复函数
    static void repair() {
        List<Node> nodes = new ArrayList<Node>(open);
        Collections.sort(nodes, new Comparator<Node>() {
            public int compare(Node n1, Node n2) {
                return n1.f - n2.f;
            }
        });
        open.clear();
        for (int i = 0; i < nodes.size(); i++) {
            if (i < maxExpand || nodes.get(i).f == Integer.MAX_VALUE) {
                open.offer(nodes.get(i));
            }
        }
    }

    // 实现A*算法的基本流程
    static boolean aStar(int[][] map, int[] start, int[] end) {
        Node startNode = new Node(start[0], start[1], 0, h(start, end), null);
        open.offer(startNode);
        while (!open.isEmpty()) {
            Node curr = open.poll();
            if (curr.x == end[0] && curr.y == end[1]) {
                printPath(curr);
                return true;
            }
            String key = curr.x + "," + curr.y;
            if (closed.containsKey(key)) {
                continue;
            }
            closed.put(key, curr);
            for (int[] dir : dirs) {
                int x = curr.x + dir[0];
                int y = curr.y + dir[1];
                if (x < 0 || x >= map.length || y < 0 || y >= map[0].length || map[x][y] == -1) {
                    continue;
                }
                int g = curr.g + map[x][y];
                int f = g + h(new int[]{x, y}, end);
                Node next = new Node(x, y, g, f, curr);
                String nextKey = next.x + "," + next.y;
                if (!closed.containsKey(nextKey)) {
                    open.offer(next);
                }
            }
            if (open.size() > maxExpand) {
                repair();
            }
        }
        return false;
    }

    // 计算启发函数h值
    static int h(int[] start, int[] end) {
        return Math.abs(start[0] - end[0]) + Math.abs(start[1] - end[1]);
    }

    // 输出最优路径
    static void printPath(Node node) {
        List<Node> path = new ArrayList<Node>();
        while (node != null) {
            path.add(0, node);
            node = node.parent;
        }
        for (Node n : path) {
            System.out.print("(" + n.x + "," + n.y + ") ");
        }
        System.out.println();
    }

    static int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};

    public static void main(String[] args) {
        int[][] map = {{1, 2, 3}, {0, -1, 4}, {5, 6, 7}}; // 地图
        int[] start = {0, 0}; // 起点
        int[] end = {2, 2}; // 终点
        if (!aStar(map, start, end)) {
            System.out.println("No path found!");
        }
    }
}