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路径规划之Best-First Search算法

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路径规划之Dijkstra算法
路径规划之Best-First Search算法


路径规划之Best-First Search算法

  • 系列文章目录
  • 前言
  • 一、Best-First Search算法
    • 1.1 起源
    • 1.2 过程
  • 三、简单使用


前言

Best-First Search算法和Dijkstra算法类似,都属于BFS的扩展或改进

一、Best-First Search算法

1.1 起源

Best-First Search算法又称最佳优先搜索算法,属于BFS的扩展,最开始人们也尝试过使用DFS来实现路径规划,效果图如下
在这里插入图片描述
上图中可以看出,在实际情况中DFS处于不撞南墙不回头的状态,它找到的路径并不是机器人运行的最优路径;相比之下BFS虽然耗费时间长,代价大,但是可以找到机器人运行的最优路径。
在这里插入图片描述
虽然BFS能有效找到最优路径,但是它耗费的代价过大,时间过长,于是在BFS的基础上提出了最佳优先搜索(Best-First Search)。
Best-First Search和Dijkstra不同的地方在于每次选择新的遍历节点时,Dijkstra选择离起点代价最小的点,而Best-First Search选择离终点代价最小的节点。

1.2 过程

Best-First Search算法的核心就是遍历当前节点相邻的结点,选择其中到终点代价最小的结点作为下一次遍历的结点

该算法到终点的代价可以使用欧氏距离或者曼哈顿距离来计算,如图所示
在这里插入图片描述

三、简单使用

以下就是Best-First Search算法在一个比较简单的地图中进行路径规划的过程,但该算法在应用中非常容易陷入局部最优解,使用频率远低于Dijkstra算法
在这里插入图片描述

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