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您好這個學期我們開始了一個AI課程，我們有一個項目，計算在NxN董事會達到目標的最佳路線。這塊木板也可以隨機包含我們不能穿過的障礙物，而且我們也只能垂直和水平移動。每次垂直移動的成本爲1.0，水平移動的成本爲0.5。我們被要求用曼哈頓啓發式方法用A *算法進行計算。我的問題是：當我們計算曼哈頓距離（我知道你必須添加水平和垂直「方塊」直到你達到目標），我們必須增加成本到每個「平方」（0.5或1.0）

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創建opencv Mat到2d網格

我正在構建一個使用OpenCV Mat的搜索算法，在這裏我將Mat轉換爲灰色圖像，然後檢查像素以便將其簽名爲可走或不可走及其座標。我使用矢量>網格。當我嘗試從網格中打印節點ID時，程序突然關閉（例如grid.grid[10][10]->NodeID）。 using namespace std; int gridZise; class location{ public: int x;

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機器人路徑規劃 - A *（星）

我執行我的主機器人的探索行爲A *路徑規劃算法，C++。隨着機器人的移動，它會將環境映射爲2D圖形。從這個圖中，我已設置的Vector2D元組{x, y}持有該航點，在這裏我想機器人導航過的位置。我與A *做的第一件事是有一個Node類，它包含有關當前節點的信息;作爲A *開始，我有我的起始節點作爲我的機器人的起始位置（我也把這個位置作爲一個Vector來容易地訪問）。然後，我輸入一個while

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在2D整數數組中尋找最短路徑Java

我正在製作一款蛇遊戲，其中蛇穿過2D int數組作爲其地形。存儲在二維數組中的值表示以秒爲單位的時間跨越。例如， int[][] MAP = { { 1, 1, 1, 2, 2 }, { 1, 2, 2, 2, 2 }, { 3, 2, 2, 3, 1 }, { 1, 1, 3, 2, 1 }, { 1, 1, 3, 2, 1 } }; 所

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Unity NavMesh可以用來實現A *算法嗎？

我很期待使用A *尋路的遊戲我的工作。（我實際上正在爲自己製作一個遊戲來了解這一點）。我想知道如何統一導航網格可以用自定義A *算法中使用，而不是使用NavMeshAgent。

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Dijkstra算法與切比雪夫距離

我一直在使用Dijkstra算法來查找由普林斯頓大學算法第2部分給出的圖形API中的最短路徑，並且我已經找到了如何找到具有切比雪夫距離的路徑。儘管切比雪夫可以移動到節點的任何一側，但成本只有1，但對總成本沒有影響，但根據圖表紅圈，路徑尋找線爲什麼沒有移動曲折而沒有直行？如果我使用A *算法，同樣的事情會重複嗎？

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曼哈頓尋路是否支持對角線運動？

有人可以解釋在曼哈頓距離公制中是否支持對角線運動？

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曼哈頓，歐幾里德和切比雪夫在A *算法

我迷茫了什麼曼哈頓，歐幾里德和切比雪夫的一個A *算法的目的。難道僅僅是距離計算或做A *算法找到根據這些指標（垂直&水平或對角或三個）以不同的方式路徑。我的這三個指標的印象是，他們有所見本網站計算距離的各自不同的方法：和https://lyfat.wordpress.com/2012/05/22/euclidean-vs-chebyshev-vs-manhattan-distance/ 但有些人

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在networkx/python中分配x，y座標* *搜索啓發式

我試圖在6 * 6互連節點網格上使用networkx來組織節點和matplotlib來顯示python中的*搜索算法。我已經掌握了它的工作原理，所以它找到了最短的路徑，但是沒有啓發式的，它只是蠻力搜索 - 這太昂貴了。我如何在創建它們時將x，y座標分配給我的節點，或者有任何其他方式使啓發式工作？（我知道networkx有一個內置的A *的功能，我可以使用，但我想證明，我可以實現該算法）下面的

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C數組實現中的星型算法？

我是新來的。我試圖用C自己實現C中的A-Star算法。我不知道如何使用Hashmaps或者列表（但是我只要對我來說足夠簡單就可以開始學習），所以我使用數組。問題很簡單：有一個NxN數組。你可以上/下或左/右，沒有對角線。水平比垂直運動更好（成本更低= 5）（高成本= 10）。有一些障礙細胞。空白單元在NxN陣列中用數字0表示，而障礙單元的數量爲9.障礙單元出現在表格的一部分區域中（例如，如果表