基于MATLAB实现的融合了地杰斯特拉的贪婪思想的A-star算法计算出来最短路径+使用说明文档 车辆调度优化

# 2019-华为codecraft-港珠澳赛区-初赛43名 代码部分参考了[大佬的可视化调度器](https://github.com/AkatsukiCC/huawei2019-with-visualization)。大家走过路过有兴趣可以观摩一下他的代码，顺便给师兄也打个星，整个比赛过程中，师兄给予了极大的帮助，真是太感谢了。 赛题介绍： 这次的赛题是关于如何进行车辆调度，详情请看题目当中的任务书，在CodeCraft-2019目录底下有两个文件夹，分别是config和config_1，每一个文件夹里面都包含一个地图信息，地图信息指的是路口，道路和车辆。运行我的程序是直接调用的config文件夹底下的地图信息。 ## 代码思路 用融合了地杰斯特拉的贪婪思想的A-star算法计算出来最短路径，然后将车辆按照路径长短和车辆速度两个维度进行了分批调度出发时间，最终初赛成绩5300多。 ## 运行说明 运行我的程序是直接调用的config文件夹底下的地图信息。这个程序只是运行的map1的，如果运行map2也就是config_1文件夹下的地图信息就把[程序]()第965-967行改为如下代码既可以了： ``` carInfo = open('config_1/car.txt', 'r').read().split('\n')[1:] roadInfo = open('config_1/road.txt', 'r').read().split('\n')[1:] crossInfo = open('config_1/cross.txt', 'r').read().split('\n')[1:] ``` 建议用pycharm直接debug运行。 这一份代码跑出来总成绩应该是6000左右，我最后调参之后的代码放在另外一台电脑里面（当时比赛之前，自己的电脑linux跑崩了气死人），我用U盘ctrl+x考出来时，代码不见了，不知道为什么，然后原文件也不见了，后来尝试了多种恢复文件的方法都没有成功，再加上是实验室另一个同学的电脑，怕给他调坏了，所以就放弃了。调参改动就只有几个参数而已，总体的代码思路是一样的。 **如果有问题，请issus。**