c# – 维基百科A *寻路算法需要花费大量时间

我已经在C#中成功实现了A * pathfinding,但它很慢,我不明白为什么.我甚至尝试不对openNodes列表进行排序,但它仍然是相同的.

地图是80×80,有10-11个节点.

我从Wikipedia那里拿了伪代码

这是我的实施：

 public static List<PGNode> Pathfind(PGMap mMap, PGNode mStart, PGNode mEnd)
    {
        mMap.ClearNodes();

        mMap.GetTile(mStart.X, mStart.Y).Value = 0;
        mMap.GetTile(mEnd.X, mEnd.Y).Value = 0;

        List<PGNode> openNodes = new List<PGNode>();
        List<PGNode> closedNodes = new List<PGNode>();
        List<PGNode> solutionNodes = new List<PGNode>();

        mStart.G = 0;
        mStart.H = GetManhattanHeuristic(mStart, mEnd);

        solutionNodes.Add(mStart);
        solutionNodes.Add(mEnd);

        openNodes.Add(mStart); // 1) Add the starting square (or node) to the open list.

        while (openNodes.Count > 0) // 2) Repeat the following:
        {
            openNodes.Sort((p1, p2) => p1.F.CompareTo(p2.F));

            PGNode current = openNodes[0]; // a) We refer to this as the current square.)

            if (current == mEnd)
            {
                while (current != null)
                {
                    solutionNodes.Add(current);
                    current = current.Parent;
                }

                return solutionNodes;
            }

            openNodes.Remove(current);
            closedNodes.Add(current); // b) Switch it to the closed list.

            List<PGNode> neighborNodes = current.GetNeighborNodes();
            double cost = 0;
            bool isCostBetter = false;

            for (int i = 0; i < neighborNodes.Count; i++)
            {
                PGNode neighbor = neighborNodes[i];
                cost = current.G + 10;
                isCostBetter = false;

                if (neighbor.Passable == false || closedNodes.Contains(neighbor))
                    continue; // If it is not walkable or if it is on the closed list, ignore it.

                if (openNodes.Contains(neighbor) == false)
                {
                    openNodes.Add(neighbor); // If it isn’t on the open list, add it to the open list.
                    isCostBetter = true;
                }
                else if (cost < neighbor.G)
                {
                    isCostBetter = true;
                }

                if (isCostBetter)
                {
                    neighbor.Parent = current; //  Make the current square the parent of this square. 
                    neighbor.G = cost;
                    neighbor.H = GetManhattanHeuristic(current, neighbor);
                }
            }
        }

        return null;
    }

这是我正在使用的启发式：

    private static double GetManhattanHeuristic(PGNode mStart, PGNode mEnd)
    {
        return Math.Abs(mStart.X - mEnd.X) + Math.Abs(mStart.Y - mEnd.Y);
    }

我究竟做错了什么？这是一整天我一直在看同样的代码.

解决方法:

首先,使用分析器.用工具告诉你什么是慢的;什么是慢的往往令人惊讶.并使用调试器.制作一个包含五个节点的地图,并在尝试查找路径时逐步执行代码的每一行.什么意外发生了？如果是这样,请弄清楚发生了什么.

其次,抛开你的性能问题,我认为你也有正确性问题.你能解释一下为什么你认为曼哈顿距离是一个合理的启发式算法吗？

(对于那些不熟悉度量标准的人来说,“曼哈顿距离”或“出租车距离”是指如果你住在一个网格上的城市,你必须经过的两点之间的距离.在东北方向14英里处,您必须向北行驶10英里,然后向东行驶10英里,总共行驶20英里.)

A *算法要求其正确性,启发式总是低估了在两点之间行进所需的实际距离.如果图中有任何“对角线快捷方式”街道,那么曼哈顿距离会过高估计这些路径上的距离,因此算法不一定会找到最短路径.

为什么你不使用欧氏距离作为你的启发式？

您是否尝试使用“始终为零”作为启发式算法？这保证是低估的. (这样做可以实现Dijkstra的算法.)

第三,你似乎在这个实现中进行了大量的排序.当然你可能正在使用优先级队列;这比分拣便宜很多.

第四,我在我的博客上实现了C#3中的A *,欢迎您使用;没有明示或暗示的保证,使用风险自负.

http://blogs.msdn.com/b/ericlippert/archive/tags/astar/

我的代码很简单;我的实现中的算法如下所示：

var closed = new HashSet<Node>();
var queue = new PriorityQueue<double, Path<Node>>();
queue.Enqueue(0, new Path<Node>(start));
while (!queue.IsEmpty)
{
    var path = queue.Dequeue();
    if (closed.Contains(path.LastStep)) continue;
    if (path.LastStep.Equals(destination)) return path;
    closed.Add(path.LastStep);
    foreach(Node n in path.LastStep.Neighbours)
    {
        double d = distance(path.LastStep, n);
        var newPath = path.AddStep(n, d);
        queue.Enqueue(newPath.TotalCost + estimate(n), newPath);
    }
}

我们的想法是保持路径的优先级队列;也就是说,路径队列始终能够以最小距离告诉您到目前为止的路径.然后我们检查一下我们是否已经到达目的地;如果是这样,我们就完成了.如果没有,那么我们根据他们(低于)到目标的估计距离排队一堆新路径.

第五,维基百科中的伪代码可以得到改进.事实上,我的实际代码在很多方面比伪代码更容易遵循,这表明伪代码中可能存在太多细节.

标签：c,optimization,net,a-star,path-finding
来源： https://codeday.me/bug/20190712/1438303.html