Astar算法详解:经典论文回顾与非线性规划双优化
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更新于2024-08-03
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本文档是一篇关于A*算法的深入探讨,引用了多篇经典的学术论文作为理论基础,旨在提供对这一优化搜索算法的深入理解。A*算法,以其在路径finding问题中的高效性和准确性而闻名,是启发式搜索算法的一种,常用于图论和人工智能领域。
标题中的"A*算法原文"表明了本文的核心关注点是A*算法的原始文献研究,可能涉及算法的起源、原理以及早期形式的阐述。这些论文包括:
1. Falk的论文《拉格朗日乘子与非线性规划》(Lagrangemultipliersandnonlinearprogramming),阐述了非线性规划中的关键概念,这为A*算法的设计提供了理论支持。
2. Mangasarian和Ponstein的论文讨论了极小极大值和对偶性在非线性规划中的应用,这对A*算法的决策策略选择有重要影响。
3. Stoer的文章强调了非线性规划中的对偶性与极大值定理,可能解释了A*算法如何通过求解对偶问题来优化搜索过程。
4. Rockafellar的作品如《凸函数极值问题中的对偶性和稳定性》,可能是A*算法中利用凸优化理论的基础。
5. Wolfe的论文提出了一个非线性规划的对偶定理,这在处理复杂约束条件时具有实用性。
6. Rockafellar的讲座报告展示了A*算法在数学决策科学中的应用,可能涉及算法的具体实现细节和理论拓展。
7. Luenberger的论文则将对偶性理论应用于正常空间的凸规划,进一步丰富了A*算法的理论框架。
Danskin的论文《最大最小理论及其应用》可能会提及A*算法中的max-min策略,即算法如何通过权衡目标函数和启发函数来寻找最优解。
本文通过引用这些经典文献,深入解析了A*算法的数学背景、理论基础以及其实现方法,为理解和应用这一算法提供了坚实的学术支撑。阅读这些资料可以帮助读者深入理解A*算法的工作原理,以及如何在实际问题中有效地运用它。
2019-07-25 上传
2015-10-28 上传
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