fScore = inf(mapSize); fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc);
时间: 2024-04-02 19:35:48 浏览: 51
这段代码也是A*搜索算法中的一部分。其中fScore是一个记录起点到每个点的估价函数值的数组,用于评估从起点到该点的路径的好坏。这里同样将所有点的fScore初始化为无穷大,表示还没有探索到该点;将起点的fScore初始化为起点到终点的估价函数值,即compute_cost函数的返回值。compute_cost函数通常是根据启发式算法来计算起点到终点的估价函数值,这个值可以用来指导A*算法的搜索方向,从而更快地找到终点。
相关问题
fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc);
这行代码看起来是在计算起点 start 到目标位置 (gr, gc) 的代价,并将其赋值给 fScore 数组中与起点对应的元素。这个代价函数的具体实现可能取决于所使用的路径规划算法,例如 A* 算法中的代价函数可以是 f(n)=g(n)+h(n),其中 g(n) 表示起点到当前节点的实际代价,h(n) 表示当前节点到目标位置的启发式估计代价。因此,compute_cost 函数可能会根据起点、目标位置、地图大小等参数来计算起点到目标位置的代价。这个代价值通常会作为算法的启发式信息,以指导算法选择下一个扩展的节点。
fScore = inf(mapSize); %初始化一个名为 fScore 的二维数组,数组大小与地图大小相同,并且将数组中所有元素的值都设置为正无穷大 fScore(start) = compute_cost(mapSize, start, gr, gc);
这段代码可能是在实现 A* 算法的过程中,用于初始化 fScore 数组并计算起点到目标位置的启发式代价。具体来说,这段代码会创建一个大小为 mapSize 的二维数组 fScore,并将其中所有元素的值都初始化为正无穷大。这个数组用于存储每个节点的 f 值,即起点到该节点的实际代价加上该节点到目标位置的启发式代价。接下来,代码会调用 compute_cost 函数来计算起点 start 到目标位置 (gr, gc) 的启发式代价,并将这个值赋值给 fScore(start)。这个启发式代价通常是一个启发式估计值,用于指导算法选择下一个扩展的节点。在 A* 算法中,启发式代价可以帮助算法更快地找到最优解,同时避免对整个搜索空间进行穷举搜索。