A*算法 本质还是搜索:加了优化而已 关于这个优化,听到两种说法: 1.剪枝 通过判断预计最少还要几步,加强版剪枝 比如说一个经典剪枝: 如果 步数≥已知最小值 则 剪枝 升级| V 如果 步数+最少还要几步≥已知最小值 则 剪枝 2.修改顺序 每次搜索时优先考虑最有可能是最有解的选项 (启发的感觉) 可以建个优先队列来维护每次取到的f最小 注: f=g+h g为已经用的步数 h为预计要用的步数 ——我倾向于这一种,因为感觉更加神奇,而且写出来是非递归(递归的心理阴影)—— 下面来一道水题:BF…

在处理最短路径问题时,有一种启发式算法是我们应该了解的,由于其有着优秀的探索效率在各自现实项目中多有应用,它就是 A-star 算法,或  A*  算法. 个人观点: A*  算法并不保证找到的路径一定是最短路径,但该方法由于运算效率高所以使用较广.如果出发点和终点之间存在可到达路径,则使用A*算法必然会得到一条可达路径,但是不一定是最短路径,可以这么说  启发式算法 A* 在存在可达路径的问题中会以较高效率必然找到一条 较短路径. 由于 下文中提到的  h(n)  是用来评价节点n 到终点距离…

果然颓的不像话 bzoj3680 gty又虐了一场比赛,被虐的蒟蒻们决定吊打gty.gty见大势不好机智的分出了n个分身,但还是被人多势众的蒟蒻抓住了.蒟蒻们将n个gty吊在n根绳子上,每根绳子穿过天台的一个洞.这n根绳子有一个公共的绳结x.吊好gty后蒟蒻们发现由于每个gty重力不同,绳结x在移动.蒟蒻wangxz脑洞大开的决定计算出x最后停留处的坐标,由于他太弱了决定向你求助.不计摩擦,不计能量损失,由于gty足够矮所以不会掉到地上. n<=10000 出现了,物理题 我们可以先正交分解,计…

A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11) 转载▼ 标签: 游戏 分类: 算法 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙. 图 1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子.这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里做的一样.这个特殊的方法把我们的搜索…

启发式搜索 启发式搜索是一种对搜索到的每一个位置进行评估,然后从评估的最优位置进行搜索直到目的地, 由于搜索时对每一个位置的评估是基于直观或经验的所有叫启发式搜索 A*算法 历史: 1964年Nils Nilsson提出了A1算法,是一个启发式搜索算法, 而后又被改进成为A2算法,直到1968年,被Peter E. Hart改进成为A*算法 主要思想: 1.对于每个搜索到的点求一个估价函数f(x). $\large f(x)=g(x)+h(x)$ 其中g(x)表示起点到当前点实际走的代价,h(x…

前两天重新学习了下A*算法,上次学习A*算法已经是5年前了,看到网上铺天盖地的A*算法都是C.C++等等其他语言的,就是没有OC 的,所以抽空写了一份.今天太晚了就不说明A*算法的细节了,大家如果想学习的话建议大家看一下这篇博客http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4057781 .下面我就把代码贴出来吧,喜欢的可以拿去.代码中有些地方用到了一些自定义的类或者属性,大家可以在阅读代码的基础上进行修改,我自己做了一个小游戏用到了这个类,所以有些地方…

九宫格拼图游戏大家都很熟悉,这里给大家如介绍何应用状态空间搜索的方式求解拼图的最佳路径和一个游戏dome及自动求解方法: 本文分web版游戏的实现和启发式搜索算法两部分: 先看dome,直接鼠标点击要移动的方块开始游戏,点击 提示 开始最佳路径搜索(启发式)直到最后一步: (如果提示无解,则表示没有找到最佳路点击重置重新试一次,可通过console查看全部搜索的每一步节点状态,或在js/main.js中打断点看每一步结果,详细内容见下文) 项目地址:https://github.com/pang…

一个舰队的目标状态如上图.红色是旗舰.然后给你初始局面,每一次决策可以把旗舰和其上一层或下一层的两个相邻的进行交换.如果能在20步内出解的话,输出最小步数:否则输出“too difficult”. 把每个方块当成0~5的数,整个状态正好可以压缩成1个21位的6进制数,恰好可以用long long存下,可以用set / 哈希表存储. 定义估价函数f(S)表示局面S的每个格子所在层数与它的目标状态所在层的差的绝对值之和. 这样每一次移动最多使这个值减小2,如果这个值大于(20-已经走的步数)*2,则…

A*在游戏设计中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表. A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚 A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说 法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目标状态寻找这个路径的 过程.通俗点说,就是在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从 求解的开始到问题的结果(好象并不通俗哦).由于求解问题的过程 中分枝有很多,主要是求解过程中求 解条件的不确定性,不完备性…

进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法)相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地…

第一部分:A*算法简介    写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里 抛砖引玉,希望大家都来热心的参与.     还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表.     A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目…

BFS算法与树的层次遍历很像,具有明显的层次性,一般都是使用队列来实现的!!! 常用步骤: 1.设置访问标记int visited[N],要覆盖所有的可能访问数据个数,这里设置成int而不是bool,基于一个考虑,多次循环时不用每次都清空visited,传递进去每次一个数字即可,比如第一次标记为1,判断也采用==1,之后递加即可. 2.设置一个node,用来记录相关参数和当前的步数,比如: struct node { int i; int j; int k; int s;//步数 }; 3.设计…

在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法. 通常情况下,迷宫寻路算法可以使用深度优先或者广度优先算法,但是由于效率的原因,不会直接使用这些算法,在路径搜索算法中最常见的就是A*寻路算法.使用A*算法的魅力之处在于它不仅能找到地图中从A到B的一条路径,还能保证找到的是一条最短路径,它是一种常见的启发式搜索算法,类似于Dijkstra算法一样的最短路径查找算法,很多游戏应用中的路径搜索基本都是采用这种算法或者是A*算法的变种. 下面我们来了…

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…

A*算法/博弈树 前阵子考试学了A*算法.博弈树和回溯,自己真是愚蠢至极,根本没就搞明白这些,所以对于这些算法问道的话就不能说清楚,也记不住,所以才有了这篇笔记.在这里感谢面试我的那位工程师~~ A*算法 一些重要的概念 启发式信息:用于帮助减少搜索量的与问题有关的信息或知识. 启发式搜索:使用启发信息指导的搜索过程叫做启发式搜索. 估价函数:定义在状态空间上的实值函数. open表:未扩展的节点 close表:已扩展或正在扩展的节点 用f(n)表示节点n的估价函数: 1. f(n)表示从起点到…

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…

写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里抛砖引玉,希望大家都来热心的参与. 还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表. A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程.通俗点说,就是在解一个问题…

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1085 囧啊囧,看了题解后写了个程序,但是样例总过不了T+T,调试了不下于1个小时,肉眼对拍看了根本看不出orz.原来y打成了x.................. 这种错误赛场上犯就离滚粗不远了. 这题是用启发式搜索中的A*做,嗯.我蒟蒻当然不会A*,特地去了解了下..2篇博文有介绍(初识A*算法)(深入A*算法) 估价函数f(i)=g(i)+h(i).g是已知代价,h是估计代价. 本题因为只有一…

原创博客,转载请联系博主! 前言:几天前华为的这个软件精英(算法外包)挑战赛初赛刚刚落幕,其实这次是我第二次参加,只不过去年只入围到了64强(32强是复赛线),最后搞到了一个华为的一顶帽子(感谢交大lady快递寄过来!),今年小较了一把真,幸运地闯进了排行榜.(第17位的就是我们Team噢!耶鲁顾神很给力!)    所以呢,回到正题首先来看一下初赛赛题吧! 初赛赛题要求 已知有向图G的拓扑(结点V,边E)和V的一个子图V’,在G内求一条从start结点到end结点的路径,要求经过V’的所有结点并…

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

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…

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候…

题目大意:给你一个有向图,并给你三个数s.t 和 k ,让你求从点 s 到 点 t 的第 k 短的路径.如果第 k 短路不存在,则输出“-1” ,否则,输出第 k 短路的长度. 解题思路:这道题是一道简单的启发式搜索题目.而启发式搜索中A星算法是比较好理解的.A星算法中需要用到一个估价函数:f(n) = g(n)+ h(n).其中,g(n)是当前量,h(n)是估计量,两者之和 f(n) 是估计值 .在这道题中,g(n)是从起点 s 到 点n 的已走距离,h(n)是从点n 到终点 t 的最短距离(…

题目链接:http://poj.org/problem?id=2243 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…

A*算法&博弈树α-β剪枝 A*算法/博弈树 前阵子考试学了A*算法.博弈树和回溯,自己真是愚蠢至极,根本没就搞明白这些,所以对于这些算法问道的话就不能说清楚,也记不住,所以才有了这篇笔记.在这里感谢面试我的那位工程师~~ A*算法 一些重要的概念 启发式信息:用于帮助减少搜索量的与问题有关的信息或知识. 启发式搜索:使用启发信息指导的搜索过程叫做启发式搜索. 估价函数:定义在状态空间上的实值函数. open表:未扩展的节点 close表:已扩展或正在扩展的节点 用f(n)表示节点n的估价函数:…

A*搜寻算法[编辑] 维基百科,自由的百科全书 本条目需要补充更多来源.(2015年6月30日) 请协助添加多方面可靠来源以改善这篇条目,无法查证的内容可能会被提出异议而移除. A*搜索算法,俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或在线游戏的BOT的移动计算上. 该算法综合了BFS(Breadth First Search)和Dijkstra算法的优点:在进行启发式搜索提高算法效率的同时,可以保证找到一条最优路径(基于评估函…

AI是游戏的灵魂,是人物的智商,是让玩家觉得游戏是否幼稚的重要判断功能,下面我将介绍国外流行,国内不行的,ai算法. 主要介绍  Flocking  和 Reciprocal Velocity Obstacles.  序言:历史 大家都知道 寻路算法,这些年,自从  XX大神 网上 发布了 A*算法 之后,国内 大白小白 ,只要是个人 都开始 使用他, 一时间,A* 寻路 是 做游戏 的 标准,也是面试 最常问的 话题. A* 寻路  也是有发展历史的,最早是 Dijkstra算法, 后来 发明…

1. 文化进化理论 威尔逊认为,从性质上来讲,文化进化总是以拉马克主义为特征的,即文化进化依赖于获得性状的传递,相对来说速度比较快:而基因进化是达尔文主义式的,依赖于经过几个世代的基因频率的改变,因而是缓慢的.威尔逊将可供选择的行为划分为分离的单位,称以文化基因.文化基因的传递可以是纯粹遗传的,也可以是纯文化的,此外,还可以通过基因──文化的方式传递,它同时兼有两者的某些特点:一方面,文化的发展在某种程度上要受到基因的制约和指导:另一方面,文化发明的压力又影响着基因的生存,且最终改变着遗传纽带的…

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能…