首页解释这段代码：function [Sigma,S,CostNew] = graphupdate(KH,Sigma,GradNew,CostNew,option) %------------------------------------------------------------------------------% % Initialize初始化 %------------------------------------------------------------------------------% gold = (sqrt(5)+1)/2 ; SigmaInit = Sigma; SigmaNew = SigmaInit; NormGrad = sum(abs(GradNew)); GradNew=GradNew/NormGrad; CostOld=CostNew;

解释这段代码：function [Sigma,S,CostNew] = graphupdate(KH,Sigma,GradNew,CostNew,option) %------------------------------------------------------------------------------% % Initialize初始化 %------------------------------------------------------------------------------% gold = (sqrt(5)+1)/2 ; SigmaInit = Sigma; SigmaNew = SigmaInit; NormGrad = sum(abs(GradNew)); GradNew=GradNew/NormGrad; CostOld=CostNew;

时间: 2023-07-16 14:11:39 浏览: 128

sigma-pathfinding-astar:Sigma.js的A *实现

sigma.pathfinding.astar.js — v1.0.1 sigma.pathfinding.astar.js为插件，使用一个幼稚执行的以图形计算路径算法。用法下载一个tarball， git clone存储库或npm install它。然后很简单。它将一个方法添加到您的sigma.graph称为astar(srcId, destId[, options]) 。 srcId ，起始节点的标识符； destId ，目的节点的标识； options （可选），一个包含以下一个或多个属性的对象： undirected （默认值： false ），如果设置为true ，则将图形视为非定向的（将探索所有边缘，包括入站边缘）； pathLengthFunction （默认为几何距离），一个function(node1, node2, previousLength)

这段代码实现了一个名为 "graphupdate" 的函数，并定义了输入参数 KH、Sigma、GradNew、CostNew 和 option，以及输出参数 Sigma、S 和 CostNew。接下来是函数的主体部分，它开始执行初始化操作。gold 变量被初始化为黄金比例，SigmaInit 和 SigmaNew 变量被初始化为输入参数 Sigma。NormGrad 变量计算了 GradNew 的绝对值之和，GradNew 变量被标准化为其绝对值之和，以便在后续计算过程中进行更准确的比较。CostOld 变量被初始化为 CostNew。这段代码实现了一个优化算法的一步更新过程，具体实现需要结合后续代码进行分析。

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