首页 > TAG信息列表 > a-star

python-psycopg2.InterfaceError：连接已关闭/ pgr_astar

我正在使用psycopg2从python访问postgresql数据库.当我尝试为最短的路径运行填充函数“ pgr_astar”时,出现错误 cur = db.cursor() psycopg2.InterfaceError: connection already closed 基本上,发生的事情是：当pgr_astar在两点之间找不到路径时,它将导致数据库崩溃,并关闭与数据

java-解决滑动拼图难题时的A *算法执行时间很长

尝试运行24个Tile拼图及以上版本的代码时,代码执行时间很长(大于3分钟)(对于8 Tile Puzzle而言,运行速度非常快).该代码可以在下面找到. while (openQueue.isEmpty() == false) { State queueHead = openQueue.remove(); openMap.remove(queueHead.hashCode()); close

同时运行C代码并与Python交互

因此,我当前的项目主要是使用Python,但我希望重写C中计算量最大的部分,以尝试提高性能.我可以通过从DLL文件加载的简单函数(但不是全部)来实现很多功能.我在Python中有一个多维数组,我想在C中执行操作(尤其是A *寻路),但是我不确定如何转换它们,并且每次不断地将数据一次发送到加载

java-如何提高我的A *路径查找器的性能？

因此,基本上,我编写了一个A *路径查找器,该路径查找器可以找到通过障碍物的路径并进行移动.我基本上将http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorial.htm的伪代码实现为真实代码,并且还使用了二进制堆方法从开放列表中添加和删除项目. 使用二进制堆可以显着提高性能,比我以前

python-为什么在网络x中,一颗恒星比Dijkstra还要快,甚至启发式算法设置为“无”

这是我上一个问题的更新版本.我在Jupyter笔记本电脑的两点(您可以在现在的任何网络上尝试)之间在NetworkX中运行这两种算法.结果表明,即使启发式算法为“无”,“ star”也要快得多.我认为“无”表示它是Dijkstra.我错了吗？ import osmnx as ox import networkx as nx G = ox.graph_

c – 使用A *算法进行图遍历

嘿,我是AI学生,我会尝试我的作业,即实现A *算法,以便遍历图表.我使用c代码,我现在所做的是代码,它只是一个Graph类插入和顶点函数. 但现在我对如何定义成本函数感到困惑(f = h(n)g(n))… 任何代码参考或解释A *如何适用于图表将有助于我.我在google中发现的是关于通过*进行寻路,它

c – boost :: graph astar算法,无异常

我正在阅读boost :: graph文档以供将来使用.我对A *算法特别感兴趣. 看看boost :: graph :: astar_search用法示例,似乎停止算法的方法是抛出异常并将其捕获到算法之外. 因为我不想抛出任何异常,导致C中的异常处理真的很复杂而且效率不高,我想知道boost :: graph是否提出了另一种方

android – 在大型地图中实现星型(A *)路径算法,性能低下

我正在使用这个A星(A *)Pathfinder.java来计算&在Android地图应用中生成我的路线. https://github.com/xSmallDeadGuyx/SimpleAStar/blob/master/Pathfinder.java 当我使用A星的Pathfinder.java来计算地图中从一个点到另一个点的路线时,地图的大小很大,尺寸大约为8000×8000. A星探

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 mEn

在8-Puzzle游戏中用Python计算曼哈顿距离

我正在尝试用Python编写一个简单的A *求解器,用于简单的8-Puzzle游戏. 我用这种方式代表了游戏的目标： goal = [[1, 2, 3], [8, 0, 4], [7, 6, 5]] 我的问题是我不知道如何为我的目标编写一个简单的曼哈顿距离启发式算法.我知道它应该被定义为通用状态和我的目标

python – 支持修改其元素的堆？

这是我的情景.我想实现A *(在Python中)而不必求助于线性时间最小值或在操作中.我需要一个堆才能有效地获得最低重量的项目. 我的直接反应是’简单！我会用heapq！’然后我发现生活很少像我们希望的那样简单.事实证明,这种策略对于A *的关键点之一来说并不是最理想的.在考虑孩子时,我需

java – 广度优先搜索不返回最短路径

我正在尝试使用Java的广度优先搜索算法.考虑到10×10网格,我试图找到最后一个单元9×9(网格从0,0开始).到达9×9时,它已遍历网格中的所有单元格.我听说BFS会给我最短的路径.但实际上它给了我最长的路径. >请告诉我这是否是预期的行为？ >如果这是BFS的工作方式,那么获得到9×9单元的

JavaScript中的Hexmap上的*寻路寻路

我想在我的游戏中使用六角形地图的A *路径查找算法.我找到了一些JavaScript实现here和here.但是有没有可能将它应用到六边形地图？ 在大多数情况下,它使用一些外部文件.我想我必须编辑它.但我在JavaScript中编辑它并不是很好. 你知道一些可以用于六边形地图的实现吗？解决方法:http://v

python – A *算法找不到最短路径

我试图在python中实现A *算法,但在尝试查找此映射的路径时遇到了问题： X X X X X X X S = Start 0 0 0 X 0 0 0 E = End 0 S 0 X 0 E 0 X = Wall 0 0 0 X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 我正在使用曼哈顿方法.我的实现确实找到了一条路径,但不是最短路径.错误从第二步开始 –