跳点A*搜索matlab实现

好的，我理解您的要求。关于跳点A*搜索的MATLAB实现，您可以参考以下步骤：

1. 定义跳点A*搜索算法的核心思想和流程，包括估价函数、开放列表、关闭列表等。

2. 将算法过程用MATLAB代码实现，在实现过程中需要注意代码规范和注释，方便自己和其他人理解程序。

3. 在MATLAB中定义起点、终点、地图等关键参数，并将代码运行验证。

4. 根据实际需要，可以对算法进行优化和改进，比如通过引入加速技术和优化估价函数等方式提高算法效率和精度。

希望以上内容能为您提供帮助。如果您有其他问题或需要进一步的帮助，欢迎随时向我提问。

相关问题

a*算法matlab代码

### 回答1：
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，用于在图形网络中寻找最短路径。以下是一个基本的A*算法的MATLAB代码实现：

function [path, G, F, H] = A_star(start, goal, graph)
    % 初始化
    num_nodes = size(graph, 1);
    openList = start;
    closeList = [];
    G = Inf(num_nodes, 1);
    F = Inf(num_nodes, 1);
    H = zeros(num_nodes, 1);
    G(start) = 0;
    F(start) = H(start) + G(start);

    while ~isempty(openList)
        % 寻找F值最小的节点
        [~, current] = min(F(openList));
        current = openList(current);

        % 找到目标节点，生成路径并返回
        if current == goal
            path = getPath(goal, closeList);
            return;
        end
        
        % 将当前节点移至closeList
        openList(openList == current) = [];
        closeList = [closeList, current];
        
        % 寻找当前节点的相邻节点
        neighbors = find(graph(current, :) ~= Inf);
        
        for i = 1:length(neighbors)
            neighbor = neighbors(i);
            
            % 如果相邻节点已在closeList中，则跳过
            if ismember(neighbor, closeList)
                continue;
            end
            
            % 计算G值和H值
            temp_G = G(current) + graph(current, neighbor);
            temp_H = heuristic(neighbor, goal); % 启发函数，用于估计相邻节点到目标节点的代价
            
            % 如果该相邻节点不在openList中，则加入openList
            if ~ismember(neighbor, openList)
                openList = [openList, neighbor];
            % 如果G值更新更小，则更新父节点为当前节点
            elseif temp_G >= G(neighbor)
                continue;
            end
            
            % 更新相邻节点的G值、H值和F值
            G(neighbor) = temp_G;
            H(neighbor) = temp_H;
            F(neighbor) = G(neighbor) + H(neighbor);
        end
    end

    % 如果openList为空，表示无法找到路径
    path = [];
end

function path = getPath(endNode, closeList)
    path = [endNode];
    while closeList(endNode) ~= start
        path = [closeList(endNode), path];
        endNode = closeList(endNode);
    end
    path = [start, path];
end

function h = heuristic(node, goal)
    % 启发函数的实现，可以根据实际问题进行自定义
    % 例如，可以使用曼哈顿距离或欧几里得距离作为启发函数
    h = 0;
end

上述代码中，A*算法根据节点之间的代价和启发函数的值来选择下一个扩展的节点，最终找到一条从起始点到目标点的最短路径。代码包含注释以帮助理解算法的实现流程。请根据具体问题修改注释中的启发函数部分以适应你的需求。

### 回答2：
A*算法是一种在图遍历和路径搜索中常用的启发式搜索算法。其基本思想是在搜索过程中综合考虑当前位置到目标位置的距离和当前位置到起始位置的代价，选择代价最小的路径。以下是一个用MATLAB实现A*算法的示例代码：

function path = astar(map,start,goal)
% 输入参数：map表示地图，start表示起始点坐标，goal表示目标点坐标
% 输出参数：path表示找到的路径
% 地图用二维矩阵表示，元素为0表示可通行，元素为1表示障碍物

% 初始化地图和起始点
[row, col] = size(map);
G = zeros(row, col) + inf; % 起始点到每个点的代价
F = zeros(row, col) + inf; % F = G + H，H表示当前点到目标点的估计代价
openList = [];
closedList = [];
G(start(1), start(2)) = 0;
F(start(1), start(2)) = heuristic(start, goal);

% 开始搜索
while ~isempty(openList)
    [~, current] = min(F(:));
    [current_row, current_col] = ind2sub(size(F), current);
    
    % 如果找到目标点，生成路径并返回
    if [current_row, current_col] == goal
        path = backtrace(start, current);
        return;
    end
    
    % 将当前点加入闭合列表
    openList(current) = [];
    closedList = [closedList; current];
    
    % 寻找当前点相邻的可通行点
    for i = -1:1
        for j = -1:1
            neighbor_row = current_row + i;
            neighbor_col = current_col + j;
            
            % 跳过无效的邻居
            if neighbor_row < 1 || neighbor_row > row || neighbor_col < 1 || neighbor_col > col
                continue;
            end
            if map(neighbor_row, neighbor_col) == 1 || any(closedList == sub2ind(size(F), neighbor_row, neighbor_col))
                continue;
            end
            
            % 计算邻居节点的代价
            tentative_G = G(current_row, current_col) + dist(current_row, current_col, neighbor_row, neighbor_col);
            
            % 如果邻居节点已经在开启列表中并且代价更大，则跳过
            if any(openList == sub2ind(size(F), neighbor_row, neighbor_col)) && tentative_G >= G(neighbor_row, neighbor_col)
                continue;
            end
            
            % 更新邻居节点的代价、父节点和估计代价
            G(neighbor_row, neighbor_col) = tentative_G;
            F(neighbor_row, neighbor_col) = G(neighbor_row, neighbor_col) + heuristic([neighbor_row, neighbor_col], goal);
            openList = [openList; sub2ind(size(F), neighbor_row, neighbor_col)];
        end
    end
end

% 如果没有找到路径，返回空
path = [];

end

function h = heuristic(current, goal)
% 计算当前点到目标点的曼哈顿距离
h = abs(current(1) - goal(1)) + abs(current(2) - goal(2));
end

function d = dist(x1, y1, x2, y2)
% 计算两个点之间的直线距离
d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2);
end

function path = backtrace(start, current)
% 从目标点回溯路径
path = [];
while current ~= sub2ind(size(path), start(1), start(2))
    path = [current; path];
    [current_row, current_col] = ind2sub(size(path), current);
    current = path(current_row, current_col);
end
path = [start; path];
end

这段代码实现了一个基本的A*算法，通过启发式估计函数和代价函数来搜索从起始点到目标点之间的最短路径。在代码中，首先根据输入的起始点和目标点初始化地图和代价矩阵，然后在搜索过程中根据A*算法的原理不断更新代价矩阵，并选择代价最小的路径。最后，返回找到的最短路径。

a*算法matlab代码带注释

### 回答1：
A*算法是一种常用于寻找最短路径的算法，它在搜索过程中综合考虑了路径的已经走过的代价和预估的剩余代价。

以下是一个使用Matlab实现A*算法的代码，带有注释说明每个步骤的作用：

function path = Astar(start, goal, map)
% 输入参数：起点、终点、地图
% 输出结果：最短路径的点序列

% 初始化open列表，表示可继续搜索的节点
open = [];

% 初始化close列表，表示已经搜索过的节点
closed = [];

% 将起点放入open列表
open = [open; start];

% 初始化起点的已经走过的代价为0
g_score(start) = 0;

% 初始化起点到终点的预估代价
h_score(start) = heuristic(start, goal);

% 初始化起点的总代价
f_score(start) = g_score(start) + h_score(start);


while ~isempty(open)
    % 选择open列表中总代价最小的节点
    [~, curr] = min(f_score);
    
    % 判断当前节点是否为终点，如果是则返回找到的路径
    if curr == goal
        path = reconstruct_path(curr);
        return;
    end
    
    % 从open列表中移除当前节点
    open(curr) = [];
    
    % 将当前节点加入close列表
    closed = [closed; curr];
    
    % 遍历当前节点的所有邻居
    neighbors = get_neighbors(curr);
    for i = 1:length(neighbors)
        neighbor = neighbors(i);
        
        % 如果邻居节点已经在close列表中，则跳过
        if ismember(neighbor, closed)
            continue;
        end
        
        % 计算当前节点到邻居节点的已经走过的代价
        g = g_score(curr) + distance(curr, neighbor);
        
        % 如果邻居节点不在open列表中，则将其加入open列表
        if ~ismember(neighbor, open)
            open = [open; neighbor];
        elseif g >= g_score(neighbor)
            % 如果当前已经找到的路径比邻居节点的路径代价更高，则跳过该邻居节点
            continue;
        end
        
        % 更新邻居节点的已经走过的代价、预估代价和总代价
        g_score(neighbor) = g;
        h_score(neighbor) = heuristic(neighbor, goal);
        f_score(neighbor) = g_score(neighbor) + h_score(neighbor);
        
        % 记录邻居节点的父节点，用于最后构建路径
        parent(neighbor) = curr;
    end
end

% 如果搜索完整个地图都没有找到路径，则返回空路径
path = [];

end

function path = reconstruct_path(curr)
% 根据记录的父节点，构建最短路径的点序列
path = [curr];
while parent(curr) ~= 0
    curr = parent(curr);
    path = [curr; path];
end
end

function dist = distance(curr, neighbor)
% 计算两个节点之间的距离
dist = sqrt((curr(1) - neighbor(1))^2 + (curr(2) - neighbor(2))^2);
end

function neighbors = get_neighbors(curr)
% 获取当前节点的邻居节点
% 这里可以根据需要定制邻居节点的获取方式，比如上下左右四个方向
% 或者八个方向
neighbors = [];
% TODO: 根据具体需求修改这里的代码
end

function heur = heuristic(curr, goal)
% 估计当前节点到终点的距离，这个函数要根据实际问题进行具体实现
% 一种简单的估计方法是使用欧几里得距离
heur = sqrt((curr(1) - goal(1))^2 + (curr(2) - goal(2))^2);
end

以上就是使用Matlab实现A*算法的代码，带有注释说明每个步骤的作用。这段代码可以通过传入起点、终点和地图来寻找最短路径的点序列。其中还包括一些关键的辅助函数，比如估计函数、距离计算函数和邻居节点获取函数，可以根据具体问题进行定制。

### 回答2：
A*算法是一种常用的路径搜索算法，用于在图中找出两点之间的最短路径。下面是一个使用Matlab编写的A*算法代码，并带有注释解释每个步骤的用途。

function path = Astar(start, goal, obstacles)
    % 初始化open列表，用于存储待检查的节点
    open = [];
    % 初始化closed列表，用于存储已检查过的节点
    closed = [];
    % 将起始节点加入open列表
    open = [open start];
    % 初始化每个节点的g值为无穷大
    gScore = Inf(size(obstacles));
    % 设置起始节点的g值为0
    gScore(start(1), start(2)) = 0;
    % 初始化每个节点的f值为无穷大
    fScore = Inf(size(obstacles));
    % 设置起始节点的f值为起始节点到目标节点的估计值
    fScore(start(1), start(2)) = heuristic(start, goal);

    while ~isempty(open)
        % 选择f值最小的节点作为当前节点
        [~, current] = min(fScore(:));
        [currentY, currentX] = ind2sub(size(obstacles), current);
        % 若当前节点为目标节点，则路径找到，跳出循环
        if current == goal
            path = reconstructPath(cameFrom, current);
            return;
        end
        
        % 将当前节点从open列表中移除，加入closed列表
        open(ismember(open, current)) = [];
        closed = [closed current];
        
        % 获取当前节点的邻居节点
        neighbors = getNeighbors(current, obstacles);
        for i = 1:numel(neighbors)
            neighbor = neighbors(i);
            % 若邻居节点已在closed列表中，则忽略
            if ismember(neighbor, closed)
                continue;
            end
            % 计算从起始节点到当前节点再到邻居节点的总消耗
            tentative_gScore = gScore(currentY, currentX) + distance(current, neighbor);
            % 若当前路径没有更优，则忽略
            if tentative_gScore >= gScore(neighbor(1), neighbor(2))
                continue;
            end
            
            % 更新g值和f值
            gScore(neighbor(1), neighbor(2)) = tentative_gScore;
            fScore(neighbor(1), neighbor(2)) = gScore(neighbor(1), neighbor(2)) + heuristic(neighbor, goal);
            
            % 记录邻居节点的来自节点
            cameFrom(neighbor(1), neighbor(2)) = current;
            
            % 若邻居节点不在open列表中，则添加
            if ~ismember(neighbor, open)
                open = [open neighbor];
            end
        end
    end
    
    % 若open列表为空，表示找不到路径
    error("No path found");
end

function dist = heuristic(point1, point2)
    % 估计两个点之间的距离，这里可以使用曼哈顿距离或欧几里得距离等
    dist = abs(point2(1) - point1(1)) + abs(point2(2) - point1(2));
end

function neighbors = getNeighbors(point, obstacles)
    % 获取点的邻居节点，这里可以定义四向或八向邻接等
    [rows, cols] = size(obstacles);
    [pointY, pointX] = ind2sub(size(obstacles), point);
    neighbors = [];

    % 上
    if pointY > 1 && obstacles(pointY-1, pointX) == 0
        neighbors = [neighbors sub2ind([rows, cols], pointY-1, pointX)];
    end
    % 下
    if pointY < rows && obstacles(pointY+1, pointX) == 0
        neighbors = [neighbors sub2ind([rows, cols], pointY+1, pointX)];
    end
    % 左
    if pointX > 1 && obstacles(pointY, pointX-1) == 0
        neighbors = [neighbors sub2ind([rows, cols], pointY, pointX-1)];
    end
    % 右
    if pointX < cols && obstacles(pointY, pointX+1) == 0
        neighbors = [neighbors sub2ind([rows, cols], pointY, pointX+1)];
    end
end

function path = reconstructPath(cameFrom, current)
    % 通过节点的来自记录重构最短路径
    path = [current];
    while cameFrom(current(1), current(2)) ~= 0
        current = cameFrom(current(1), current(2));
        path = [current path];
    end
end

function dist = distance(point1, point2)
    % 计算两点之间的真实距离，这里可以使用欧几里得距离等
    dist = norm(point1 - point2);
end

以上是一个使用Matlab编写的带有注释的A*算法代码。该代码首先初始化open列表和closed列表，然后通过迭代和更新的方式搜索最短路径，最终返回找到的路径。在代码中使用了启发式函数对每个节点进行估值，通过计算g值和f值来评估路径的代价，并通过邻居节点的判断和记录来实现路径搜索。最后给出了一些辅助函数，用于计算距离、障碍物判断和路径重构等。