A*算法求解迷宫最短路径实验

"实验3A 实验求解迷宫码实验" 本次实验是关于人工智能导论的一次实践，主要目标是应用A*算法解决迷宫寻路问题。实验旨在让学生理解并掌握A*算法的基本原理，同时通过设计不同的启发式函数来优化寻路效率。 实验在4月30日进行，实验内容包括理解和实现A*算法，通过编程来寻找从起点到终点的最短路径。实验环境为Windows 10操作系统，使用的编程工具是Visual C++ 6.0。实验中，迷宫被设定为一个n*m的二维网格，其中0表示可通过，1表示障碍物，起点设为(1,1)，终点设为(5,5)。例如： ``` 00000 10101 00111 01000 00010 ``` 实验要求如下： 1. **绘制A*算法流程图**：学生需要绘制出A*算法在解决迷宫最短路径问题时的工作流程，这有助于理解算法的每一步操作。 2. **启发式函数对比**：设计并比较不同启发式函数(h(n))对迷宫寻路速度的影响，包括扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。 3. **性能分析**：分析A*算法在处理不同规模迷宫时的性能表现，探讨其解决大规模问题的能力。 4. **提交源代码**：完成源程序的编写，并提交以供检查。 5. **实验总结**：撰写实验报告，分享实验过程中的心得体会。 在实验中，定义了一个名为`Queue_Node`的结构体，包含了节点坐标、已开销、探测将开销以及优先级等信息，同时还定义了一个包含标志和指针的`Seal`结构体。核心算法`void A()`用于实现A*算法，它首先将源点放入开放列表，然后根据特定的启发式函数和优先级策略进行节点的扩展和选择。 A*算法的关键在于启发式函数h(n)，它估算从当前节点到目标节点的代价。通常，启发式函数可以选用曼哈顿距离或欧几里得距离。通过比较不同启发式函数下的算法性能，可以发现更优的估价函数能减少搜索空间，提高寻路速度。 通过这个实验，学生不仅能够深入理解A*算法的运作机制，还能锻炼编程和问题解决能力，对人工智能中的路径规划问题有更直观的认识。