def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal,n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) return h
时间: 2023-12-20 22:03:40 浏览: 36
这段代码实现了A*算法中的启发式函数,用于估计从当前节点n2到目标节点ngoal的距离。具体来说,它计算了当前节点和目标节点之间的欧几里得距离(即直线距离),作为启发式估计值。这个估计值将被用于计算A*算法中的f(n)值,即从起始节点到当前节点n2的代价估计值加上从当前节点n2到目标节点ngoal的估计代价值h(n2, ngoal)。整个A*算法的目标是找到一条代价最小的路径从起始节点到目标节点。
相关问题
def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal,n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) if h > 18: h *= 3.001 return h
这是一个计算启发式函数(heuristic function)的函数。在 A* 算法中,启发式函数用于估计从当前节点到目标节点的距离,以便选择最优的路径。该函数接受两个参数,n1 和 n2,分别表示目标节点和当前节点。它使用欧几里得距离计算当前节点和目标节点之间的距离,并根据距离的大小来调整启发式函数的输出值。如果距离大于 18,函数会将距离乘以 3.001,以便更好地反映实际情况下的路径代价。最后,函数返回计算出来的启发式值 h。
c_id = min(open_set, key=lambda o: open_set[o].cost + self.calc_heuristic(ngoal, open_set[o]))
这段代码应该是A*搜索算法中的一部分,用于选择下一个要扩展的节点。其中,`open_set` 是保存着待扩展节点的集合,`ngoal` 是目标节点,`self.calc_heuristic` 是计算启发式函数的方法,`open_set[o].cost` 是起始节点到节点 `o` 的实际代价。这段代码的作用是在 `open_set` 中选择一个节点,使得该节点的代价加上从该节点到目标节点的启发式估计最小。具体来说,`key=lambda o: open_set[o].cost + self.calc_heuristic(ngoal, open_set[o])` 表示用节点 `o` 的代价加上从节点 `o` 到目标节点的启发式估计作为比较的关键字,然后用 `min` 函数选出最小的那个节点。
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