A*寻路初探 GameDev.net 译者序:很久以前就知道了A*算法,但是从未认真读过相关的文章,也没有看过代码,只是脑子里有个模糊的概念.这次决定从头开始,研究一下这个被人推崇备至的简单方法,作为学习人工智能的开始.这篇文章非常知名,国内应该有不少人翻译过它,我没有查找,觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼.经过努力,终于完成了文档,也明白的A*算法的原理.毫无疑问,作者用形象的描述,简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法,相信每个读过的人都会对此有所认识(如果没有,那就是偶的翻译太差…

A*寻路初探 GameDev.net MulinB按:经典的智能寻路算法,一个老外写的很透彻很清晰,很容易让人理解神秘的A*算法.以下是一个中文翻译版. A*寻路初探 GameDev.net 作者: Patrick Lester 译者:Panic 2005年3月18日 译者序 很久以前就知道了A*算法,但是从未认真读过相关的文章,也没有看过代码,只是脑子里有个模糊的概念.这次决定从头开始,研究一下这个被人推崇备至的简单方法,作为学习人工智能的开始. 这篇文章非常知名,国内应该有不少人翻译过它,我…

启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数(下文有介绍)预估费用. A*算法与BFS:可以这样说,BFS是A*算法的一个特例.对于一个BFS算法,从当前节点扩展出来…

学习Android有一段时间了,虽然前段时间对软件测试有了一些了解,不过接触android的单元测试却是头一次.这几天在物流大赛上也用了不少时间,所以对于android的单元测试没有太深入的研究,所以先写个基本入门吧! 首先,我们来了解一下android的测试类的层次结构: 可以看出android中的测试方法主要有AndroidTextCase和InstrumentationTextCase.在这篇文章中,我将介绍Instrumentation这种测试方法,那么什么是Instrumentatio…

以下的文章来至http://blog.csdn.net/debugconsole/article/details/8165530,感激这位博主的翻译,可惜图片被和谐了,所以为方便阅读,我重新把图片贴上方便阅读 注:图片来至原文 ------------------------------------------------------以下是内容-------------------------------------------------------------------- MulinB按:…

接上篇:A*寻路初探 GameDev.net 在A*寻路中使用二叉堆 作者:Patrick Lester(2003年4月11日更新) 译者:Panic 2005年3月28日 译者序 这一篇文章,是"A* Pathfinding for Beginners.",也就是我翻译的另一篇文章<A*寻路初探>的补充,在这篇文章里,作者再一次展现了他阐述复杂话题的非凡能力,用通俗易懂的语句清晰的解释了容易让人迷惑的问题.还是那句话,如果你看了这篇文章仍然无法领会作者的意图,那只能怪我的…

来源:http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在…

转载1:A*算法入门 http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计…

注:原文出自Patrick Lester,一稿翻译为Panic.很久以前的老文章了,但我觉得真的非常的经典,想把它完善一下让以后的人能够更好的体会原作者和原翻译的精髓吧.我在此基础上修改了部分译文,更新了部分错误,在此对两位前辈表示最高的致意! 以下是原文: 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中…

作者文章链接:http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorial.htm 启示式搜索:启示式搜索就是在状态空间中的搜索对每个搜索的位置进行评估,得到最好的位置.再从这个位置进行搜索直到目标. 这样能够省略大量无畏的搜索路径.提到了效率. 在启示式搜索中,对位置的估价是十分重要的.採用了不同的估价能够有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个预计就是启示式的. 在寻路问题和迷宫问题中,我们通经常使用曼哈顿(manhattan)估…