启发式算法java实现
时间: 2023-11-11 18:02:14 浏览: 32
启发式算法(Heuristic Algorithm)是一类基于经验和启发式知识的搜索算法。它通过启发式函数来评估每个可行解的“好坏”,从而指导搜索方向,以期望找到最优或次优解。
在Java中,启发式算法的实现可以参考以下步骤:
1. 定义问题模型:启发式算法的实现需要先定义问题模型,即问题的描述、限制和目标。
2. 设计启发式函数:启发式函数是启发式算法的核心,它用来衡量每个可行解的“好坏”,并指导搜索方向。启发式函数的设计需要结合问题模型,通常需要经验和专业知识。
3. 选择搜索策略:启发式算法的搜索策略有很多种,如贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。根据问题模型和启发式函数的特点,选择合适的搜索策略。
4. 实现算法框架:根据选择的搜索策略,实现相应的算法框架。可将问题抽象为一个状态空间,通过搜索算法不断探索新的状态,直到找到最优或次优解。
5. 调试和优化:启发式算法的实现需要进行多次调试和优化,以达到更好的性能和效果。
以上是启发式算法在Java中的一般实现步骤,具体实现需要根据问题模型和启发式函数的特点进行调整。
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```java
public class InflatedAStar {
private PriorityQueue<Node> openList;
private HashSet<Node> closedList;
private int[][] map; //地图
private int startRow, startCol;
private int endRow, endCol;
private int rows, cols;
private int inflationRadius; //膨胀半径
public InflatedAStar(int[][] map, int startRow, int startCol, int endRow, int endCol, int inflationRadius) {
this.map = map;
this.startRow = startRow;
this.startCol = startCol;
this.endRow = endRow;
this.endCol = endCol;
this.rows = map.length;
this.cols = map[0].length;
this.inflationRadius = inflationRadius;
openList = new PriorityQueue<>(new NodeComparator());
closedList = new HashSet<>();
}
public List<Node> findPath() {
Node startNode = new Node(startRow, startCol, 0, getHeuristic(startRow, startCol));
openList.offer(startNode);
while (!openList.isEmpty()) {
Node currNode = openList.poll();
if (currNode.row == endRow && currNode.col == endCol) {
return getPath(currNode);
}
closedList.add(currNode);
for (Node neighbor : getNeighbors(currNode)) {
if (closedList.contains(neighbor)) {
continue;
}
int newG = currNode.g + getCost(currNode, neighbor);
if (!openList.contains(neighbor) || newG < neighbor.g) {
neighbor.g = newG;
neighbor.h = getHeuristic(neighbor.row, neighbor.col);
neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
neighbor.parent = currNode;
if (!openList.contains(neighbor)) {
openList.offer(neighbor);
}
}
}
}
return null;
}
private List<Node> getNeighbors(Node node) {
List<Node> neighbors = new ArrayList<>();
int row = node.row;
int col = node.col;
for (int i = row - 1; i <= row + 1; i++) {
for (int j = col - 1; j <= col + 1; j++) {
if (i < 0 || i >= rows || j < 0 || j >= cols || (i == row && j == col)) {
continue;
}
if (isObstacle(i, j)) {
continue;
}
Node neighbor = new Node(i, j);
int cost = getCost(node, neighbor);
int inflatedCost = inflateCost(cost, node, neighbor);
neighbor.g = node.g + inflatedCost;
neighbors.add(neighbor);
}
}
return neighbors;
}
private int getCost(Node a, Node b) {
if (a.row == b.row || a.col == b.col) {
return 1;
}
return 2;
}
private boolean isObstacle(int row, int col) {
return map[row][col] == 1;
}
private int getHeuristic(int row, int col) {
return Math.abs(row - endRow) + Math.abs(col - endCol);
}
private int inflateCost(int cost, Node a, Node b) {
int dx = Math.abs(a.row - b.row);
int dy = Math.abs(a.col - b.col);
int diagonalSteps = Math.min(dx, dy);
int straightSteps = Math.abs(dx - dy);
int steps = diagonalSteps * 14 + straightSteps * 10;
if (cost == 1) { //直线路径
if (steps <= inflationRadius) {
return cost + 1;
}
} else { //斜线路径
int inflatedSteps = 0;
int remainder = steps;
while (remainder > 0) {
if (inflatedSteps % 2 == 0) { //膨胀
remainder -= Math.min(remainder, inflationRadius);
} else { //不膨胀
remainder -= Math.min(remainder, cost);
}
inflatedSteps++;
}
if (inflatedSteps % 2 == 0) { //最后一步膨胀
return cost + 1;
}
}
return cost;
}
private List<Node> getPath(Node node) {
List<Node> path = new ArrayList<>();
while (node != null) {
path.add(node);
node = node.parent;
}
Collections.reverse(path);
return path;
}
private class Node {
int row;
int col;
int g;
int h;
int f;
Node parent;
Node(int row, int col) {
this.row = row;
this.col = col;
this.g = Integer.MAX_VALUE;
this.h = Integer.MAX_VALUE;
this.f = Integer.MAX_VALUE;
this.parent = null;
}
Node(int row, int col, int g, int h) {
this.row = row;
this.col = col;
this.g = g;
this.h = h;
this.f = g + h;
this.parent = null;
}
}
private class NodeComparator implements Comparator<Node> {
@Override
public int compare(Node n1, Node n2) {
return n1.f - n2.f;
}
}
}
```
在这个实现中,我们定义了一个Node类来表示搜索中的节点,每个节点包含其在地图上的位置、从起点到该节点的实际代价g、从该节点到终点的估计代价h、总代价f,以及该节点的父节点。我们使用Java内置的优先队列来实现搜索队列,使用HashSet来记录已经搜索过的节点。
在findPath方法中,我们首先将起点加入到openList中,然后重复以下步骤直到openList为空或者找到终点为止:
1. 取出openList中f值最小的节点currNode。
2. 如果currNode是终点,返回从起点到终点的路径。
3. 将currNode加入到closedList中。
4. 对currNode的所有邻居节点进行处理,对于每个邻居节点neighbor,如果neighbor不在closedList中,计算从起点到neighbor的实际代价newG和从neighbor到终点的估计代价newH,如果openList中不包含neighbor或者newG比neighbor的g值更小,更新neighbor的g、h、f值和父节点为currNode,将neighbor加入到openList中。
在getNeighbors方法中,我们先获取当前节点的所有邻居节点,然后对于每个邻居节点,计算从当前节点到邻居节点的代价cost和经过膨胀后的代价inflatedCost,将邻居节点的实际代价g设置为当前节点的实际代价g加上经过膨胀后的代价inflatedCost,然后将邻居节点加入到列表中。
在inflateCost方法中,我们根据从a到b的步数steps,计算出经过膨胀后的步数inflatedSteps,然后根据inflatedSteps和cost来判断是否需要膨胀。如果是直线路径且inflatedSteps小于等于膨胀半径,则返回原始代价cost加1;如果是斜线路径,我们需要分别计算每一步经过膨胀和不经过膨胀的代价,直到到达目标节点。最后根据最后一步是否膨胀来判断整条路径的代价。
最后,在getPath方法中,我们从终点开始沿着每个节点的父节点一直走到起点,记录下这些节点,然后将节点列表翻转得到从起点到终点的路径。
使用该算法需要传入地图、起点、终点和膨胀半径,可以通过调用findPath方法来获得从起点到终点的路径。