基于A_算法的游戏地图最短路径搜索
地图中最短路径的搜索算法研究综述 (1)
地图中最短路径的搜索算法研究 学生:李小坤导师：董峦 摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。 关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法； The shortest path of map's search algorithm Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic. Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm; 前言： 最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。 在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1] (1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。 (2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。 (3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。 地图中最短路径的搜索算法: 1、广度优先算法 广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽
联锁进路敌对信号的搜索算法设计概要
?212?计算机测量与控制.2009.17(1Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2008205211;修回日期:2008206212。基金项目:国家自然科学基金资助项目(60674042。 作者简介:祝庚(19752,男,湖南衡阳人,讲师,博士生,主要从事计算机控制技术、混合控制系统设计等方向的研究。 文章编号:167124598(20090120212203中图分类号:TP27315 文献标识码:A 联锁进路敌对信号的搜索算法设计 祝庚1,2 (11东莞理工学院软件学院,广东东莞523808;21华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510640摘要:分析了铁路信号计算机联锁系统中进路敌对信号的定义及处理生成问题,借助联锁进路表阐述了敌对信号与进路搜索之间的约束关系;结合站场有向图和邻接矩阵,利用数学图论知识,提出了一种进路敌信号搜索算法和k 步进路扩散生成算法,给出了算法步骤流程并通过类C 语言实现算法全过程。算法在实际工程项目中进行了应用,并对实际的站场实例进行了算法仿真模拟,提供了部分铁路站场进路和敌对信号实例数据。 关键词:联锁进路表;敌对信号;代价矩阵;站场拓扑图 Design of Search Algorithm in Interlock Route πs H ostile Signal Zhu Geng 1,2 (11Software College ,Dongguan University of Technology ,Dongguan 523808,China ;
21College of Automation Science and Engineering ,South China University of Technology ,Guangzhou 510640,China Abstract :This paper analyzes t he definition of route πs hostile signal and t he problem to dispose or generate it in railway signal computer interlock system.Wit h t he interlock route ,it expounds t he restriction relationship between hostile signal and route https://www.wendangku.net/doc/e05423101.html,ing direc 2tional graph of t he railway station and mat hematic knowledge of t heory of graph and adjacency matrix ,a k 2steps route πs hostile signal search algorit hm and a k 2steps route pervasion generating algorit hm are put forward ,whose processing flows are given out and are realized by a com 2puter language like C.The algorit hms are applied in material project s and simulated by an instance of a practice railway station.At last ,a part of instance data of railway station route and it s πhostile signal are given out wit h t his algorit hm. K ey w ords :interlock route ;hostile signal ;cost matrix ;topology graph of railway station 0引言 铁路信号计算机联锁控制系统应确保控制站场进路中的道岔、信号机、轨道电路之间的安全联锁关系,其主要实现的联锁运算功能和操作有进路选路、进路开放、转岔、一致性检查、人工解锁与取消、故障(区段解锁等6502电气集中的重要功能[1]。进路敌对信号生成是生成进路的前提和约束条件,因此提出一种敌对信号搜索算法和与此对应的k 步进路生成算法流程,并在参加开发的HJ 04A 铁路信号联锁系统中进行了应用。 1敌对信号处理 111敌对信号的定义 敌对信号是指在本进路建立后不能用道岔位置区分的,同时建立会危及行车安全的进路[2]。通常所填的敌对信号为这些不得建立的进路的始端信号,敌对信号描
proe挂库、路径文件检索(批处理)详解
Proe路径文件检索设置和标准库挂库详解 一、采用分类管理建模时，不同路径文件的检索。 分类管理建模，即在不同的文件夹建模，这样可以提高作图效率，效果很明显。但是问题出来了，proe无法自动识别用户定义的文件夹，所以装配时总会出现这种情况，装配时引用了不同文件夹中的零部件，关闭proe再次进入装配体工作页面后系统提示零部件丢失，需要重新检索，常用的search_path配置又需要手动输入这些引用的文件夹的路径地址，费时费力。下面采用批处理管理模式，自动将总装配体所在目录下包含的所有文件夹名自动写进search.pro文件中（当然采用这种方式也可以自动将标准库文件夹包涵进来，但是挂库推荐采用步骤2.我们提倡采用分类管理模式建模），路径文件检索设置如下： 1、首先在目标磁盘路径中建立一个空的“search.pro”文本文件。同时新建一个“search.bat”批处理文件，用记事本格式打开，添加文件内容形如： @echo off dir E:\机床系列\通用件/a:d/s/b>search.pro 注意：1.红颜色文本（E:\机床系列\通用件）即为产品总装所用到的零件或组件所在的路径。 2.可根据工作的内容变换进行更改，每次更改及保存后，必须运行一下该批处理文件。 3.运行后，之前建立的空“search.pro”文本文件中自动生成产品总装所有零、组件的路径。 4.只要每改动一次检索路径文件，都要重新启动ProE才能正常检索（是针对在改之前启动了ProE的情况而言）。 5.文件夹名中不允许出现空格。 2、打开config.pro文件，config.pro一般在安装目录的text目录下，proe5.0的config文件地址是D:\Program Files\PTC\Creo Elements\Pro5.0\text。或者进入proe，依次选择工具-选项，在打开的窗口中所显示的路径即为congfig.pro文件的地址。也可以将config.pro 文件复制到启动目录下（这样设置之后启动目录不允许随意更改） 3、以记事本格式打开config.pro配置文件添加“search_path_file”选项，其值为之前新建的目标文件search.pro地址，新添配置项格式形如search_path_file E:\search.pro
清扫机器人路径规划方法研究
清扫机器人路径规划方法研究 摘要：近年来,智能清扫机器人系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的 发展前景。现在的智能清扫机器人通过软硬件的合理设计，使其能够自动避开障 碍物，实现一般家居环境及特定户外环境的自主清扫工作。本文简单介绍了清扫 机器人基于无环境模型的路径规划的具体办法。 关键词：清扫机器人、无环境模型、路径规划 一、绪论 机器人的研究在日本和欧美的一些发达国家的研究相对比较深入，同时也取 得了很多显著的成果。国内关于清扫机器人的研究也取得了极大的进展。我国继 清华大学于1994年通过智能清扫机器人鉴定之后，陆续有中国科学院沈阳自动 化所研制了全方位移动式机器人视觉导航系统；2001年香港城市大学完整地研究了地面清扫机器人的导航、控制及整个硬件系统；2009年哈尔滨工业大学与香港中文大学合作，联合研制开发出一种全方位地面清扫机器人。总而言之，清洁机 器人的研究正在快速发展，并且也越来越深入，但是还有需要完善和改进的地方，例如清洁机器人的避障问题，路径规划等等，所以针对清扫机器人进行一系列的 技术研究探讨是相当有意义的。 二、基于无环境模型的路径规划 清洁机器人的路径规划是根据机器人所感知到的工作环境信息，按照某种优 化指标，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径，并且实现所需 清扫区域的合理完全路径覆盖，同时实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域 的最大覆盖率和最小重复率。目前全区域覆盖路径规划有两种，一种是无环境模 型的路径规划，另一种是基于环境模型的路径规划。本文主要着重介绍无环境规 划的整个过程。 无环境模型的路径规划不需要建立环境模型，有随机遍历路径规划和全区域 覆盖路径规划两种模式。机器人在清扫的时候比较自由，一般都是采用递进的方式，清扫完这个直线再偏移一段距离，掉头清扫另外一条直线，以达到全区域清扫，本文也着重介绍无环境模型的路径规划。基于无环境模型的依据边界的路径 规划方法 三、基于无环境模型的路径规划具体方法 （一）建立房间边界 首次在未知空间内行驶时，小车所能记录的信息为两种，一种是小车两个驱 动轮行驶路程L1与L2，另一种是各传感器被触发的状态。下图是小车在某转角 处的路线图，根据以上特点及为后续数据处理提供依据，我们可以建立如下规则。轨迹计算原理，数据处理规则。 (1)小车转角计算 若小车沿某一物体边缘转过θ角，则可以通过如下公式求算θ角 规定为行走时小车的拐角，规定连续经过多个拐角时，为各自拐角的和。 (2)小车行程的计算 小车行程的计算可以按照两驱动轮轨迹线的中心线即可代表小车行驶时的轨迹，小车行 车记录为： (3)机器人沿着边界行驶 机器人选择任意一方向寻找边界，找到边界后，小车沿边界方向前进直到遇到拐角。行 进过程中根据传感器状态确定内外侧路径，确定完内外侧后，小车前进过程中所记录的拐角
基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)
毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日
目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)
基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题
CAD由我来配置——配置自己的CAD支持文件搜索路径
CAD由我来配置 ——配置自己的支持文件搜索路径您还在因为文字乱码而不知所措吗？ 您还在因为打开图纸的线型显示不正确而苦恼吗？ 今天就给大家分享：通过配置自己的支持文件搜索路径，来预防图纸乱码、线型或填充显示不正确的“更年期”？ 设计师经常在绘图或者打开他人绘制的图纸时，图纸采用了特殊字体，那么在因缺少这些特殊字体而出现乱码情况，如果想正确显示这些字体，就必须让CAD能搜索到这些字体文件。一般增加字体的方法有三种： (一)用户可以将这些特殊的字体复制到“C:\Program Files\CAD \Fonts”文件夹中。这种办法最直接、 最简单，但是系统坏掉，软件需要重新安装，那么很容易把缺少的字体一同卸载掉。 (二)如果打开图纸时，有“为文字样式指定字体”对话框弹出，那么可以通过浏览未找到的字体文件。这 种办法具有应急性、临时性，如果图纸很多，缺少的字体很多，这种办法会让您麻木不堪。 图 1-1 字体缺失提示对话框 (三)建立自己的字体文件搜索路径，来预防字体乱码的问题。具体步骤如下： 步骤一：在非操作系统分区（比如D盘）新建一个自己的字体文件夹，如：“D:\myfonts”，将企业或个人常用字体和特殊字体文件复制存放在该文件夹内。 非系统分区就是除操作系统分区外的分区（假设操作系统安装在C盘，那么剩下分区比如D、E、F都属于非系统分区）； 步骤二：点击菜单【工具】——【选项】，打开【选项】对话框，切换到【文件】页面。 还可通过以下方式找到选项对话框： 1.在命令行输入：“OP”快捷命令，点击回车键，即可弹出选项对话框； 2.在绘图区域右击鼠标的快捷菜单中，点击选项，即可弹出选项对话框。 步骤三：点击“支持文件搜索路径”项，显示CAD当前支持文件搜索路径。 步骤四：点击“增加”按钮，增加一个新的支持文件搜索路径，如图1-2所示。 步骤五：点击“浏览”按钮，通过“浏览文件夹”对话框找到“D:\myfonts”文件夹，点击“确定”按钮，如图1-2所示。 有人问：“是不是只能增加字体搜索路径？”
游戏路径算法
A*寻路初探 译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：https://www.wendangku.net/doc/e05423101.html,/reference/articles/article2003.asp 以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。 会者不难，A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是，它只是描述算法的原理，使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后，这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿，我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本，如果你只是想看看它的运行效果，里面还包含了可执行文件。 我们正在提高自己。让我们从头开始。。。 序：搜索区域 假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点，如下图，绿色的是起点A，红色是终点B，蓝色方块是中间的墙。
[图1] 你首先注意到，搜索区域被我们划分成了方形网格。像这样，简化搜索区域，是寻路的第一步。这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。数组的每一个元素是网格的一个方块，方块被标记为可通过的和不可通过的。路径被描述为从A 到B我们经过的方块的集合。一旦路径被找到，我们的人就从一个方格的中心走向另一个，直到到达目的地。 这些中点被称为“节点”。当你阅读其他的寻路资料时，你将经常会看到人们讨论节点。为什么不把他们描述为方格呢？因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。他们完全可以是矩形，六角形，或者其他任意形状。节点能够被放置在形状的任意位置－可以在中心，或者沿着边界，或其他什么地方。我们使用这种系统，无论如何，因为它是最简单的。 开始搜索 正如我们处理上图网格的方法，一旦搜索区域被转化为容易处理的节点，下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。在A*寻路算法中，我们通过从点A开始，检查相邻方格的方式，向外扩展直到找到目标。 我们做如下操作开始搜索： 1，从点A开始，并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。开启列表就像一张购物清单。尽管现在列表里只有一个元素，但以后就会多起来。你的路径可能会通过它包含的方格，也可能不会。基本上，这是一个待检查方格的列表。 2，寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格，跳过有墙，水，或其他无法通过地形的方格。也把他们加入开启列表。为所有这些方格保存点A作为“父方格”。当我们想描述路径的时候，父方格的资料是十分重要的。后面会解释它的具体用途。 3，从开启列表中删除点A，把它加入到一个“关闭列表”，列表中保存所有不需要再次检查的方格。
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用 最优路径搜索问题是算法研究领域长期关注的问题,其在交通、通信以及地理信息系统中有着广泛的应用。从不确定性的角度研究最优路径搜索问题,是近年来新的热点研究问题。 本文基于考虑交通网络中通行时间相关性的最优路径搜索算法,重点探讨了在不确定条件下,如何考虑车辆在路口的等待时间模型、不同路网中的电动汽车能耗模型、交通配流模型以及基于车牌识别技术的OD(Origin-Destination)均值和协方差的估计模型。具体如下:第一章绪论部分主要介绍了不确定条件下的可靠路径搜索问题、电动汽车能源消耗问题、交通配流问题以及OD均值和协方差估计问题的研究背景和意义,并且探讨了不确定条件下的可靠路径搜索算法的一些研究历史与现状,论述了部分经典的路径搜索算法和交通配流模型。 第二章研究了在不确定条件下,同时考虑路段的随机通行时间、路段通行时间相关性和路口等待时间三个因素的可靠路径搜索问题,现有的研究中很少有算法能够同时考虑这三个因素。由于本章中所提出的新的有效通行时间模型具有不可加性,因此传统的路径搜索算法并不适用。 据此,本章提出了一个新的基于不等式放缩技巧的算法,通过给出有效通行时间模型的上界和下界,并以最小的有效通行时间的上界为阈值,通过阈值,可以直接判断某条路径是否有可能成为最优的可靠路径,节约了计算量。给出的数值结果表明,若忽略不同路段之间的通行时间相关性或信号交叉口的随机延迟会导致寻找可靠最短路径的结果存在偏差。 最后,我们证明了所得到的可靠最短路径可以避免由于网络不确定性和信号交叉口延迟而导致的意外延迟,从而为通行者提供更好的行程规划支持。第三章
linux下gcc编译中关于头文件与库文件搜索路径相关问题
Linux下gcc编译中关于头文件与库文件搜索路径相关问题 (2011-05-11 15:27:50) 如何指定gcc的默认头文件路径 在交叉编译的时候我们需要用到其他的库，在config 时候可以通过“-I” 来指定头文件目录，但是每次都需要设置的话难免有些麻烦，找到一个简单的方法。看下文的红色部分。 有大量的环境变量可供设置以影响GCC 编译程序的方式。利用这些变量的控制也可使用合适的命令行选项。一些环境变量设置在目录名列表中。这些名字和PATH 环境变量使用的格式相同。特殊字符PATH_SEPARATOR （安装编译程序的时候定义）用在目录名之间。在UNIX 系统中，分隔符是冒号，而Windows 系统中为分号。 C_INCLUDE_PATH 编译C 程序时使用该环境变量。该环境变量指定一个或多个目录名列表，查找头文件，就好像在命令行中指定-isystem 选项一样。会首先查找-isystem 指定的所有目录。 ==> 也见CPATH 、CPLUS_INCLUDE_PATH 和OBJC_INCLUDE_PATH 。 COMPILER_PATH 该环境变量指定一个或多个目录名列表，如果没有指定GCC_EXEC_PREFIX 定位子程序，编译程序会在此查找它的子程序。 ==> 也见LIBRARY_PATH 、GCC_EXEC_PREFIX 和-B 命令行选项。 CPATH 编译C 、C++ 和Objective-C 程序时使用该环境变量。该环境变量指定一个或多个目录名列表，查找头文件，就好像在命令行中指定-l 选项一样。会首先查找-l 指定的所有目录。 ==> 也见C_INCLUDE_PATH 、CPLUS_INCLUDE_PATH 和OBJC_INCLUDE_PATH 。 CPLUS_INCLUDE_PATH 编译C++ 程序时使用该环境变量。该环境变量指定一个或多个目录名列表，查找头文件，就好像在命令行中指定-isystem 选项一样。会首先查找-isystem 指定的所有目录。
有关路径搜索的一个算法
有关路径搜索的一个算法 由各个直线组成的路网，求一点到另一点的所有路径： FindRateWay.h文件代码如下： #include #include
设置库文件路径
众所周知，Linux动态库的默认搜索路径是/lib和/usr/lib。动态库被创建后，一般都复制到这两个目录中。当程序执行时需要某动态库，并且该动态库还未加载到内存中，则系统会自动到这两个默认搜索路径中去查找相应的动态库文件，然后加载该文件到内存中，这样程序就可以使用该动态库中的函数，以及该动态库的其它资源了。在Linux 中，动态库的搜索路径除了默认的搜索路径外，还可以通过以下三种方法来指定。 方法一：在配置文件/etc/ld.so.conf中指定动态库搜索路径。 可以通过编辑配置文件/etc/ld.so.conf来指定动态库的搜索路径，该文件中每行为一个动态库搜索路径。每次编辑完该文件后，都必须运行命令ldconfig使修改后的配置生效。我们通过例1来说明该方法。例1： 我们通过以下命令用源程序pos_conf.c（见程序1）来创建动态库libpos.so，详细创建过程请参考文[1]。 # gcc -c pos_conf.c # gcc -shared -fPCI -o libpos.so pos_conf.o # #include void pos() { printf("/root/test/conf/lib\n"); } 程序1: pos_conf.c 接着通过以下命令编译main.c（见程序2）生成目标程序pos。 # gcc -o pos main.c -L. -lpos # void pos(); int main() { pos(); return 0; } 程序2: main.c 然后把库文件移动到目录/root/test/conf/lib中。 # mkdir -p /root/test/conf/lib # mv libpos.so /root/test/conf/lib # 最后编辑配置文件/etc/ld.so.conf，在该文件中追加一行"/root/test/conf/lib"。 运行程序pos试试。 # ./pos ./pos: error while loading shared libraries: libpos.so: cannot open shared object file: No such file or directory # 出错了，系统未找到动态库libpos.so。找找原因，原来在编辑完配置文件/etc/ld.so.conf后，没有运行命令ldconfig，所以刚才的修改还未生效。我们运行ldconfig后再试试。 # ldconfig # ./pos
程序安装目录、头文件、库文件
2.1.1 程序安装目录、头文件、库文件 Linux下使用C语言开发应用程序时，完全不使用第三方函数库的情况是比较少见的，通常来讲都需要借助一个或多个函数库的支持才能够完成相应的功能。从程序员的角度看，函数库实际上就是一些头文件（.h）和库文件（.so或.a）的集合。虽然Linux下大多数函数默认将头文件放到/usr/include/目录下，库文件放到/usr/lib/目录下，但并不是所有的情况都是这样。正因如此，gcc在编译时必须让编译器知道如何来查找所需要的头文件和库文件。 对Linux开发人员来说，在编写程序之前，要清楚软件工具和开发资源所在的位置。 1．程序安装目录 Linux下的程序通常都保存在专门的目录里。 这些目录有：/usr/bin、/usr/local/bin、/usr/local。 系统程序在/usr/bin子目录里。系统管理员为某个特定的主机系统或本地网络添加的程序在/usr/local/bin子目录里。系统管理员一般都比较喜欢使用/usr/local子目录，因为它可以把供应商提供的程序和后来添加的程序以及系统本身提供的程序隔离开来。/usr子目录的这种布局方法在需要对操作系统进行升级时非常有用，因为只有/usr/local子目录里的东西需要保留。GNU的C语言编译器（gcc）通常安装在/usr/bin或者/usr/local/bin子目录里。 2．头文件 使用C语言和其它语言进行程序设计时，需要头文件来提供对常数的定义以及对系统和库函数调用的声明。对C语言来说，这些头文件一般都保存在/usr/include及其下级子目录里。对于UNIX/Linux操作系统特定版本的头文件，一般保存在/usr/include/linux 或/usr/include/sys子目录里。 gcc采用搜索目录的办法来查找所需要的文件，-I选项可以向gcc的头文件搜索路径中添加新的目录，例如：# gcc -I /usr/ztg/include hello.c，该命令会使编译器在/usr/ztg/include 子目录和标准安装目录两个位置查找hello.c程序里包含的头文件。 3．库文件 库文件是一些预先编译好的函数的集合，那些函数都是按照可再使用的原则编写的。它们通常由一组互相关联的用来完成某项常见工作的函数构成。 标准的系统库文件一般保存在/lib或/usr/lib子目录里。编译时要告诉C语言编译器（其实是链接程序）应去查找哪些库文件。默认情况下，只查找C语言的标准库文件。 库文件必须遵守一定的命名规则，库文件的名字永远以lib打头，随后是说明函数库情况的部分（比如用c表示这是一个C语言库，m表示这是一个数学运算库等）。文件名的最后部分给出这个库文件的类型，函数库一般分为静态和共享两种格式，如下所示：.a：静态型函数库（静态链接库）。 .so：共享型函数库（动态链接库）。 执行# ls /usr/lib命令可知。 如果使用了不在标准位置的库文件，则可以通过-L选项向gcc的库文件搜索路径中添加新的目录。例如，如果在/home/ztg/lib/目录下有链接时所需要的库文件libapp.so，为了让 -l选项指示gcc去链接库文件libapp.so。Linux下的库文件在命名时有一个约定，那就
交通网络有效路径的一种搜索算法
交通网络有效路径的一种搜索算法 摘要：基于图论中Dijkstra算法的思想，建立了一种搜索交通网络OD对间所有有效路径的方法。当不考虑有效路径的限制时，该方法可按路径长度递增的顺序依次搜索出有向图中的所有通路。针对具有24个节点、77条路段的某交通网络，我们进行了大量仿真，结果表明该算法是十分有效的。本文提出的方法可用于简化交通网络OD估计中监测点定位的算法。 关键词：OD矩阵；路径搜索；仿真 A Search Algorithm for Effective Paths in Traffic Networks LIN Yong, CAI YuanLi, HUANG YongXuan ( School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049,China ) Abstract:Based on the Dijkstra methodology in graph theory, an algorithm to search all the effective paths between OD pairs in traffic networks is proposed. This algorithm is also generalized to determine all the paths in a directional graph in the ascending order of paths length. A lot of simulations have been conducted on a traffic network with 24 nodes and 77 links. It is shown that the search algorithm is effective and efficient. The algorithm can be applied to simplify the surveillance points positioning in the OD matrix estimate of traffic networks. Keywords: OD matrix; path search; simulation 1 引言 OD矩阵，或称OD表，是交通网络中所有起点（Origin）与终点（Destination）之间出行交换数量的表格，其中的每个元素反映了特定OD对间在一定时间段内的出行量。它是交通网络规划和交通管理的重要依据。历史上，OD矩阵是作大量的交通调查得到的，代价十分高昂。1978年，Vdnzuylon 和Wllumsen通过交通网络中一定数量的路段流量观测值来估计OD矩阵，使OD估计的研究有了一个突破口[1]。之后，经过国内外学者的不断努力，建立了各种OD估计模型[2]。然而，几乎所有的OD估计模型均未讨论如何设置交通量观测点，使得任意OD 对间的出行量均能被某个观测点检测到。文献[3~5]对此进行了专门研究，提出观测点设置应当满足的4个规则，并建立0-1整数规划模型进行求解。但上述方法需已知各OD 对间的有效出行路径。文献[6]为避免列举这些有效路径，根据检测点应当满足的规则，建立了关于其分布的非线性规划模型。在已知极点间转移概率的前提下，将检测点的分布问题描述成一个平均报酬Markov决策过程，并通过转化为一个等价的整数线性规划问题求解。为此，本文运用仿真的思想来搜索OD对间的所有有效路径，以简化上述的OD量观测点定位算法。 2 有效路径的搜索算法 2.1 有效路段与有效路径[7] 有效路段) ,(j i定义为路段终点j比路段起点i更靠近出行目的地s的路段，即沿该路段前进能更接近出行终点。因此，有效路段的判别条件为：对于路段) ,(j i，若 ) ,( ) , ( mi n mi n s i L s j L ，则为有效路段。
最优路径算法
9.4.3 寻路算法 路径选择问题是游戏开发中经常遇到的问题，比如热门的Android游戏《crystallight》，游戏中的敌人需要寻找到一条路径前进，直到被杀死或者是到达终点；又如，棋类游戏中，需要为棋子选择最"理智"的行进路径，以达到最佳棋面；再如，9.3.5节中提到的复杂游戏AI，其核心就是为"飞机"寻找一条最理想的逃生路线。此外，在非规则实体的碰撞检测中，也需要选择较优的路径到达碰撞边缘。类似的路径选择问题经常出现，但是如何合理地实现寻路算法，是很多程序员需要解决的难题。 1. A*算法知多少 很多游戏开发者一提到寻路算法，就想到A*算法；一提到A*算法，就望而却步。下面将揭开A*算法的神秘面纱。 A*算法确实是最高效、最流行的寻路算法，是搜索算法最深层的延伸。A*算法由4个要素组成：A*=估价函数+并查集+堆+广搜。A*算法必须有强大的算法功底和长年累月的实战积累方能实现。另外，A*也并非总是最适合的算法，它仅仅是在不同运用领域表现出更强的通用性，仅仅是在数据统计范畴内性能期望值最高。 那么，A*是否适合移植到Android平台呢？我们需要进一步分析它的特点与专长。A*算法的精髓是以空间换取时间，它的运用前提是：解空间充分大，运算时间受到刚性限制，而存储空间(一般是内存)相对充足。如果将它移植到Android平台上，其一，手机系统的内存资源弥足珍贵，A*算法将完全失去用武之地；其二，手机游戏的寻路空间相对较小，解空间相对狭隘。因而，搜索算法的瓶颈不再是冗余的搜索尝试，而估价函数的开销以及冗长的代码将成为新的瓶颈。因此，A*算法并不是Android手机游戏的唯一选择，针对不同的路径选择需要，应该定制不同的搜索算法。 2. 量身定制寻路算法 设计寻路算法应该基于两个原则：开发者力所能及、算法力所能及。 算法功底不是很雄厚的开发者，不必追求华丽的A*算法，可根据实际需要写一个普通的宽搜或者广搜算法。毕竟手机游戏的解空间与PC游戏差了不止一个数量级，常规搜索的时间开销也不会庞大。游戏开发者需要认真做好的是优化。其实，开发寻路算法的大门一直都敞开着，只要开发者能够找准游戏的定位，选准突破的方向。例如，热门塔防游戏--《Robo Defense》，它的搜索空间很小，对常规的搜索算法做一些优化，即能实现即时寻路。 具备深厚算法功底的开发者可以根据不同的路径选择需求，选择最恰当的寻路算法。对于解空间较小、实时性较高的游戏，A*算法将是最恰当的选择，设计高效的估计函数将成为算法性能的关键；如果解空间较大，内存空间紧缺，那么采用迭代加深搜索算法效果更佳，
路径规划算法
[选取日期] NUAA未知环境的动态路径规划 [键入文档副标题] | 刘绍翰
度量距离 灰度化 四连通和8连通。 第一章、静态搜索与A*算法 很多时候，我们需要在一个图中寻找一条从源点到目标节点的最短路径，我们称之为路径规划。搜索算法主要分为，盲目搜索和启发式搜索，它们的一个作用是能够从解空间中需找一条从源点到目标节点的最短路径。启发式搜索是在搜索的过程中，参考一定的指标函数来决定搜索的策略。 迪杰斯特拉算法，类似于广度优先遍历，利用源点到当前节点的代价值作为指标，其一定可以获得从原点到目标节点的最短路，但是其访问的节点数很多。 而最好优先搜索，采用离标节点的距离作为搜索的代价参考值，贪心选择最小的扩展节点，也可以获得最短路径，而且其搜索的节点数目大大减少。 图1 迪杰斯特拉算法图2 最好优先搜索算法当地图中包含障碍物时，迪杰斯特拉算法，仍然可以获得最短路径的路径，最好优先搜索的节点尽管少，但是其不能获得最优解。 图3 迪杰斯特拉算法图4 最好优先搜索算法而A*算法，参考了从原点到当前节点的代价值和当前节点到目标节点启发值，综合了迪杰斯特拉算法和做好优先搜索算法优点，在有障碍物和无障碍物的地图上，可以像迪杰斯特拉算法一样求得最短路径同时，同时能够像最好优先搜索一样减少搜索范围，减少搜索节点的数目。
图5 无障碍物时A*路径规划 图6 有障碍物时A*路径规划算法 经典的迪杰斯特拉算法可以求得最短的路径，而启发式搜索A* 算法，不但可以求得最短路，而且可以使得搜索的范围大大减少，上述算法是传统的静态路径规划算法，其规划的前提条件是已经知地图的结构。A*算法属于离线事先规划，在规划完毕之后，可以沿着最优路径移动，不是在线规划，不能一边规划一边移动。 A*算法的基本理论 A*算法又叫做启发式搜索算法，具有悠久的历史，其启发函数f=g+h 。其中g 表示从原点到当前节点已经付出的代价，好表示从当前节点到目标节点的启发值。 1) A*算法必须满足h(x)<=h*(x)，其中h*(x)是实际的启发值，h*(x)在实际中通常是无 法事先得知的，但是这个条件是很容易满足，只要满足该条件，一定能够获得最优解。 2) 如果最短路径长度为C*, 则在算法结束前，open 表中至少有一个节点n, 满足 f(n) <= C*. 这个性质可以这样理解， 因为最短路径存在， 我们不妨设它为: source->a->b->c->...->n->.....->goal. 且在当前时刻，路径中在节点n 前的节点都在closed 表中，即已经扩展了，而节点n 自己在open 表中（注意：算法结束前任意时刻都有这样的节点n 存在）。 则由于该条路劲是最短路径，我们可以知道此时在open 表中的n 的 g(n)值已经是准确值, 即最小值了。而 f(n) = g(n) + h(n) = g*(n) + h(n) <= g*(n) + h*(n) = C* . (最后一个式子取等号是由于n 在最短路径上) 有了这个性质，我们就知道，当A*算法扩展到目标节点时，必有f(goal) = g(goal) <= C* (即 = C*)。否则, 如果f(goal) > C*,由于目标节点是被扩展节点, 则open 表中其他任意其他节点t, 都有f(t) >= f(goal) > C*, 和性质1 矛盾。 3) 扩展新节点时很容易出现重复节点的问题，从上面的伪代码可以看出， 如果新 扩展节点已经存在于closed 表中， 且f 值比表中节点的f 值还要小的话，则除了更新该节点f 值，还需要重新扩展该节点，这简直就是把人从棺材里拖出来。 但是如果h 函数满足相容性，这一步就可以省掉了。所谓相容性就是指对任意节点s1,都满足： h(s1) <= h(s2) + c(s1,s2) (其中c(s1,s2)是指从s1转移到s2的代价)有这个性质我们在不等号两边加上g(s1), 则有 g(s1) + h(s1) <= h(s2) + g(s1) + c(s1,s2)。 如果我们此时扩展s1, 而s2又是能被s1扩展的节点，则由这个式子我们得到 f(s1) <= f'(s2). (若s2之前就已经被扩展出了，则当前的f(s2)可能比f'(s2)小) 这个式子的意义在于由当前节点进行扩展这个方案下得到的节点的f 值总比当前扩展节点的f 值大（子节点总比父节点