A星算法matlab源码及详细注释.pdf

A星算法是一种在图形平面上，有多个节点的路径中，寻找从起始点到目标点的最佳路径的算法。它属于图搜索算法的一种，广泛应用于地图寻路、网络路由等领域。A星算法通过启发式评估，结合从起点到当前点的实际成本和从当前点到终点的估计成本来确定最佳路径。 在提供的文件中，"A星算法matlab源码及详细注释.pdf" 涉及了A星算法的MATLAB实现和执行过程的注释说明。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，它被广泛地应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信领域。在这个文档中，MATLAB被用来模拟A星算法的路径搜索过程。 从文档提供的部分内容来看，以下是一些重要的知识点： 1. 字段创建：文件开头提到了初始化一个具有特定大小的场地。场地大小为20x20，使用变量n来定义。墙的比例用wallpercent变量设定为45%，意味着这个场地中有45%的位置被设定为墙，墙意味着不可通过的区域。 2. 初始化启发式搜索：初始化包括建立开放集合（OPEN）和关闭集合（CLOSED）。开放集合用于存放待评估的节点，关闭集合用于存放已经评估过的节点。开放集合的初始状态包括起始位置，而关闭集合为空。同时，也计算了每个格子的移动成本，并初始化了指针矩阵FIELDPOINTERS。 3. 迭代过程：A星算法使用了迭代的方式对开放集合中的节点进行评估。算法在没有找到目标或者没有更多空间探索时终止。在每次迭代中，算法会选取开放集合中总代价（实际成本+启发式预估成本）最小的节点作为当前节点进行处理。 4. 节点扩展：算法会计算当前节点到其相邻节点的代价和启发式预估。文档中提到了使用欧几里得距离作为启发式函数，这是一种常见的启发式方法，用于估计节点之间的距离。 5. 更新开放和关闭集合：根据计算结果，会将当前节点移动到关闭集合，并更新其在开放集合中的信息。同时，根据当前节点的邻居节点情况，更新开放集合中其他节点的信息。 6. 终止条件：当目标节点被处理，或者开放集合为空时，算法停止迭代。 7. 可视化：文档还提到了在每次迭代中创建图表，以便于观察算法在寻找路径时的动态过程。 8. 代码实现：文档中包含了一个示例函数astardemo，这个函数演示了如何使用A星算法来计算从起始位置到目标位置的路径。 9. 作者信息：作者Bob L. Sturm，博士，是丹麦阿尔堡大学建筑、设计和技术系的助理教授，之前在哥本哈根校区任教。 文档中的错误和遗漏可能是由于扫描过程中技术问题所导致的。在理解知识内容时，需要根据上下文和专业经验进行适当的推理和修正。 这份文档详细解释了A星算法在MATLAB中的实现方法和注释说明，涉及到了算法原理、数据结构、搜索过程以及可视化等多个方面。对于研究和应用A星算法的读者来说，这份文档将是一个宝贵的参考资料。