C++实现的A*算法在非墙体占用格子的迷宫路径搜索

"这篇文章主要介绍了如何使用C++实现A*算法来解决不包含墙壁的迷宫路径搜索问题，实验者是钟思文，指导教师是张灵，实验于2017年10月进行，属于人工智能课程的一部分。实验中采用曼哈顿距离作为启发式函数，以(0,0)为起点，(2,2)为目标点，目标是在给定的迷宫中找到一条最短路径。" A*算法是一种在图形中寻找最优路径的搜索算法，广泛应用于游戏开发、地图导航等领域。其核心思想是结合了Dijkstra算法的最短路径搜索和启发式搜索的效率，通过一个评估函数F(n) = G(n) + H(n)来指导搜索，其中G(n)是从起点到当前节点的实际代价，H(n)是从当前节点到目标的启发式估计代价。 在这个实验中，A*算法的具体步骤如下： 1. **初始化**：将起点加入开放列表（Open List），并分配初始G值（通常是0）和启发式H值（根据曼哈顿距离计算）。 2. **循环过程**：在每次迭代中，找到开放列表中F值最小的节点，将其移到封闭列表（Closed List）中。曼哈顿距离作为启发式函数，是目标点的x坐标和y坐标的绝对差之和，能提供一个较好的路径预估。 3. **邻居检查**：遍历当前节点的所有相邻节点。如果相邻节点不可达或者已在封闭列表中，则忽略；如果相邻节点不在开放列表中，将其加入开放列表，设置当前节点为父节点，并计算其G和H值；如果相邻节点已经在开放列表中，检查新路径是否比旧路径更优（G值更低），如果是，则更新该节点的父节点和G值。 4. **路径查找**：当目标节点出现在开放列表中，搜索结束，路径找到。从目标节点开始，沿着每个节点的父节点回溯，直至起点，即得到最优路径。 5. **失败处理**：如果开放列表为空但未找到目标，说明不存在路径。 实验代码中，`Main.cpp`是主程序，包含了调用Astar.h头文件和相关操作。`maze`向量用于存储迷宫中的点，每个点包含位置信息以及可达性。通过`newPoint`创建每个点对象，表示其坐标及四向可达性。然后通过Astar算法的实现来寻找路径。 这个实验的目的是理解和应用A*算法解决实际问题，通过C++编程实现了一个无墙迷宫的路径搜索。通过不断优化和改进，可以进一步提高算法的效率和实用性。