Hướng dẫn what is a * algorithm python? - python thuật toán * là gì?

Thuật toán tìm kiếm sao mã python với các ví dụ mã

Bài viết này sẽ cho bạn thấy, thông qua một loạt các ví dụ, làm thế nào để khắc phục vấn đề mã Python tìm kiếm STAR ASPORITHM xảy ra trong mã.

def heuristic(a: GridLocation, b: GridLocation) -> float:
    (x1, y1) = a
    (x2, y2) = b
    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
def a_star_search(graph: WeightedGraph, start: Location, goal: Location):
    frontier = PriorityQueue()
    frontier.put(start, 0)
    came_from: Dict[Location, Optional[Location]] = {}
    cost_so_far: Dict[Location, float] = {}
    came_from[start] = None
    cost_so_far[start] = 0
    while not frontier.empty():
        current: Location = frontier.get()
        if current == goal:
            break
        for next in graph.neighbors(current):
            new_cost = cost_so_far[current] + graph.cost(current, next)
            if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
                cost_so_far[next] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic(next, goal)
                frontier.put(next, priority)
                came_from[next] = current
    return came_from, cost_so_far

Chúng tôi đã giải thích làm thế nào để khắc phục vấn đề mã Python tìm kiếm sao bằng cách sử dụng nhiều ví dụ được lấy từ thế giới thực.

Thuật toán ngôi sao python là gì?

A* dựa trên việc sử dụng các phương pháp heuristic để đạt được tính tối ưu và đầy đủ, và là một biến thể của thuật toán đầu tiên tốt nhất. Khi một thuật toán tìm kiếm có thuộc tính tối ưu, điều đó có nghĩa là nó được đảm bảo để tìm giải pháp tốt nhất có thể, trong trường hợp của chúng tôi, con đường ngắn nhất đến trạng thái hoàn thiện.

Thuật toán tìm kiếm * giải thích với một ví dụ là gì?

Thuật toán * là một thuật toán tìm kiếm tìm kiếm đường dẫn ngắn nhất giữa trạng thái ban đầu và trạng thái cuối cùng. Nó được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như bản đồ. Trong bản đồ, thuật toán A* được sử dụng để tính khoảng cách ngắn nhất giữa nguồn (trạng thái ban đầu) và đích (trạng thái cuối cùng).

Công thức cho một thuật toán sao là gì?

y - mục tiêu. y) h = d * (dx + dy) + (d2 - 2 * d) * min (dx, dy) trong đó d là chiều dài của mỗi nút (thường là = 1) và d2 là khoảng cách chéo giữa mỗi nút (thường là = sqrt (2)) .30-May-2022

Phương thức tìm kiếm A * thuật toán trong AI là gì?

Thuật toán tìm kiếm* là một thuật toán tìm kiếm đơn giản và hiệu quả có thể được sử dụng để tìm đường dẫn tối ưu giữa hai nút trong biểu đồ. Nó sẽ được sử dụng cho việc tìm đường ngắn nhất. Nó là một phần mở rộng của thuật toán đường dẫn ngắn nhất của Dijkstra (thuật toán của Dijkstra) .14-JUL-2022

* Trong thuật toán * là gì?

Tôi khá chắc chắn * (sao) trong thuật toán A * có nghĩa là thuật toán được chấp nhận, tức là đảm bảo rằng nó tìm thấy đường dẫn ngắn nhất trong biểu đồ nếu đường dẫn này tồn tại (khi heuristic được sử dụng là lạc quan) .05-05- Tháng ba năm 2016

Thuật toán A * hoạt động như thế nào?

Thuật toán A* như Dijkstra, A* hoạt động bằng cách tạo một cây đường dẫn chi phí thấp nhất từ ​​nút bắt đầu đến nút đích. Điều làm cho* khác nhau và tốt hơn cho nhiều tìm kiếm là đối với mỗi nút, A* sử dụng hàm f (n) f (n) f (n) đưa ra ước tính tổng chi phí của đường dẫn sử dụng nút đó.

Làm thế nào để bạn viết Astar?

Một thuật toán * có hoàn thành không?

A* đã hoàn thành và sẽ luôn tìm thấy một giải pháp nếu một người tồn tại. Hãy xem bài viết Wikipedia. Nếu thêm các heuristic được chấp nhận và đơn điệu thì thuật toán cũng sẽ được chấp nhận (tức là tối ưu) .13-JAN-2015

Trên chiến lược tìm kiếm nào là thuật toán * dựa trên thuật toán?

Best-first-search

Google Maps có sử dụng thuật toán * không?

Họ sử dụng thuật toán nào? Google Maps về cơ bản sử dụng hai thuật toán đồ thị - thuật toán của Dijkstra và thuật toán*, để tính khoảng cách ngắn nhất từ ​​điểm A (nguồn) đến điểm B (đích). Cấu trúc dữ liệu đồ thị về cơ bản là một tập hợp các nút được xác định bởi các cạnh và đỉnh.30-Aug-2021

Một thuật toán* trong Python hoặc nói chung về cơ bản là một vấn đề trí tuệ nhân tạo được sử dụng cho các đường dẫn (từ điểm A đến điểm B) và các biểu đồ truyền tải. Thuật toán này là linh hoạt và có thể được sử dụng trong một loạt các bối cảnh. Thuật toán tìm kiếm A* sử dụng chi phí đường dẫn heuristic, chi phí điểm khởi đầu và điểm kết thúc. Thuật toán này được xuất bản lần đầu tiên bởi Peter Hart, & nbsp; Nils Nilsson, & nbsp; và & nbsp; Bertram Raphael vào năm 1968.Bertram Raphael in 1968.

Tại sao một thuật toán*?

Thuật toán này là dạng nâng cao của thuật toán BFS (tìm kiếm đầu tiên trên chiều rộng), tìm kiếm đường dẫn ngắn hơn trước so với các đường dẫn dài hơn. Nó là một giải pháp hoàn chỉnh cũng như một giải pháp tối ưu để giải quyết các vấn đề đường dẫn và lưới.optimal solution for solving path and grid problems.

Tối ưu - Tìm chi phí ít nhất từ ​​điểm bắt đầu đến điểm kết thúc. Hoàn thành - nó có nghĩa là nó sẽ tìm thấy tất cả các đường dẫn có sẵn từ đầu đến cuối. – find the least cost from the starting point to the ending point. Complete – It means that it will find all the available paths from start to end.

• Các khái niệm cơ bản về A*
• Thuật toán
• Ưu điểm của một thuật toán* trong Python
• Nhược điểm của một thuật toán* trong Python
• Mã giả của một thuật toán*
• Mã* thuật toán cho đồ thị
• Ngoài ra, đọc
• Sự kết luận

Các khái niệm cơ bản về A*

Thuật toán

Ở đâu

G & NBSP; (n): Đường dẫn chi phí thực tế từ nút bắt đầu đến nút hiện tại. & NBSP;

H & nbsp; (n): Đường dẫn chi phí thực tế từ nút hiện tại đến nút mục tiêu.

f & nbsp; (n): Đường dẫn chi phí thực tế từ nút bắt đầu đến nút mục tiêu.

OPEN:

Để thực hiện một thuật toán*, chúng tôi phải sử dụng hai mảng là mở và đóng.

CLOSE:

Một mảng chứa các nút đã được tạo ra nhưng chưa được kiểm tra cho đến.

Một mảng chứa các nút được kiểm tra.Firstly, Place the starting node into OPEN and find its f (n) value.

1: & nbsp; Đầu tiên, đặt nút bắt đầu vào mở và tìm giá trị f (n) của nó.Then remove the node from OPEN, having the smallest f (n) value. If it is a goal node, then stop and return to success.

3: & nbsp;Else remove the node from OPEN, and find all its successors.

4: & nbsp; Tìm giá trị f (n) của tất cả những người kế thừa, đặt chúng vào mở và đặt nút bị xóa vào gần.Find the f (n) value of all the successors, place them into OPEN, and place the removed node into CLOSE.

5: & nbsp; Goto Bước-2.Goto Step-2.

6: Exit.Exit.

Ưu điểm của một thuật toán* trong Python

• Nó là hoàn chỉnh và tối ưu.
• Đây là một trong những kỹ thuật tốt nhất khác. Chúng tôi sử dụng để giải quyết tất cả các vấn đề phức tạp thông qua thuật toán này.
• Thuật toán có hiệu quả tối ưu, tức là không có thuật toán tối ưu nào khác được đảm bảo để mở rộng ít nút hơn a*.

Nhược điểm của một thuật toán* trong Python

• Thuật toán này đã hoàn thành nếu yếu tố phân nhánh là hữu hạn của thuật toán và mọi hành động đều có chi phí cố định.
• Việc thực hiện tốc độ của một tìm kiếm* phụ thuộc rất nhiều vào tính chính xác của thuật toán heuristic được sử dụng để tính toán H (n) và chậm hơn một chút so với các thuật toán khác.
• Nó đang có những vấn đề phức tạp.

Mã giả của một thuật toán*

let openList equal empty list of nodes
let closedList equal empty list of nodes
put startNode on the openList (leave it's f at zero)
while openList is not empty
    let currentNode equal the node with the least f value
    remove currentNode from the openList
    add currentNode to the closedList
    if currentNode is the goal
        You've found the exit!
    let children of the currentNode equal the adjacent nodes
    for each child in the children
        if child is in the closedList
            continue to beginning of for loop
        child.g = currentNode.g + distance b/w child and current
        child.h = distance from child to end
        child.f = child.g + child.h
        if child.position is in the openList's nodes positions
            if child.g is higher than the openList node's g
                continue to beginning of for loop
        add the child to the openList

Mã* thuật toán cho đồ thị

Một thuật toán* là tốt nhất khi tìm kiếm các đường dẫn từ nơi này sang nơi khác. Nó luôn luôn đảm bảo rằng con đường được thành lập là hiệu quả nhất. Đây là việc triển khai A* trên cấu trúc đồ thị

from collections import deque

class Graph:
    def __init__(self, adjac_lis):
        self.adjac_lis = adjac_lis

    def get_neighbors(self, v):
        return self.adjac_lis[v]

    # This is heuristic function which is having equal values for all nodes
    def h(self, n):
        H = {
            'A': 1,
            'B': 1,
            'C': 1,
            'D': 1
        }

        return H[n]

    def a_star_algorithm(self, start, stop):
        # In this open_lst is a lisy of nodes which have been visited, but who's 
        # neighbours haven't all been always inspected, It starts off with the start 
  #node
        # And closed_lst is a list of nodes which have been visited
        # and who's neighbors have been always inspected
        open_lst = set([start])
        closed_lst = set([])

        # poo has present distances from start to all other nodes
        # the default value is +infinity
        poo = {}
        poo[start] = 0

        # par contains an adjac mapping of all nodes
        par = {}
        par[start] = start

        while len(open_lst) > 0:
            n = None

            # it will find a node with the lowest value of f() -
            for v in open_lst:
                if n == None or poo[v] + self.h(v) < poo[n] + self.h(n):
                    n = v;

            if n == None:
                print('Path does not exist!')
                return None

            # if the current node is the stop
            # then we start again from start
            if n == stop:
                reconst_path = []

                while par[n] != n:
                    reconst_path.append(n)
                    n = par[n]

                reconst_path.append(start)

                reconst_path.reverse()

                print('Path found: {}'.format(reconst_path))
                return reconst_path

            # for all the neighbors of the current node do
            for (m, weight) in self.get_neighbors(n):
              # if the current node is not presentin both open_lst and closed_lst
                # add it to open_lst and note n as it's par
                if m not in open_lst and m not in closed_lst:
                    open_lst.add(m)
                    par[m] = n
                    poo[m] = poo[n] + weight

                # otherwise, check if it's quicker to first visit n, then m
                # and if it is, update par data and poo data
                # and if the node was in the closed_lst, move it to open_lst
                else:
                    if poo[m] > poo[n] + weight:
                        poo[m] = poo[n] + weight
                        par[m] = n

                        if m in closed_lst:
                            closed_lst.remove(m)
                            open_lst.add(m)

            # remove n from the open_lst, and add it to closed_lst
            # because all of his neighbors were inspected
            open_lst.remove(n)
            closed_lst.add(n)

        print('Path does not exist!')
        return None

INPUT:

adjac_lis = {
    'A': [('B', 1), ('C', 3), ('D', 7)],
    'B': [('D', 5)],
    'C': [('D', 12)]
}
graph2 = Graph(adjac_lis)
graph2.a_star_algorithm('A', 'D')

OUTPUT:

Path found: ['A', 'B', 'D']
['A', 'B', 'D']

Explanation:

Trong mã này, chúng tôi đã tạo ra lớp có tên biểu đồ, trong đó nhiều chức năng thực hiện các hoạt động khác nhau. Có được viết với tất cả các chức năng những gì tất cả các hoạt động chức năng đang thực hiện. Sau đó, một số câu lệnh có điều kiện sẽ thực hiện các hoạt động cần thiết để có được đường dẫn tối thiểu để truyền từ nút này sang nút khác. Cuối cùng, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra là đường dẫn ngắn nhất để di chuyển từ nút này sang nút khác.

Ngoài ra, đọc

Sự kết luận

A* trong Python là một thuật toán mạnh mẽ và có lợi với tất cả các tiềm năng. Tuy nhiên, nó chỉ tốt như chức năng heuristic của nó, điều này rất khác nhau khi xem xét một vấn đề bản chất. Nó đã tìm thấy các ứng dụng của nó trong các hệ thống phần mềm trong học máy và tối ưu hóa tìm kiếm để phát triển trò chơi.

Thuật toán A * là gì?

Một * pathfinding được sử dụng để làm gì?

Tìm kiếm* hoạt động như thế nào?

Tại sao nó được gọi là thuật toán *?