摘要： 写这篇文章的初衷是应一个网友的要求，当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少，我在这里抛砖引玉，希望大家都来热心的参与。 　　还是说正题，我先拿A*算法开刀，是因为A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。　　A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法，为了说清楚A*算法，我看还是先说说何谓启发式算法。一、何谓启发式搜索算法　　在说它之前先提提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，就是在解一个问题时，找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的结果（好象并不通俗哦）。由于求解问题的过程中分枝 阅读全文

摘要： A* 算法实际是一种启发式搜索, 所谓启发式搜索,就是利用一个估价函数评估每次的的决策的价值, 决定先尝试哪一种方案. 这样可以极大的优化普通的广度优先搜索. 一般来说, 从出发点(A)到目的地(B)的最短距离是固定的,我们可以写一个函数 judge() 估计 A 到 B 的最短距离, 如果程序已经尝试着从出发点(A) 沿着某条路线移动到了 C 点, 那么我们认为这个方案的 A B 间的估计距离为 A 到 C 实际已经行走了的距离 H 加上用 judge() 估计出的 C 到 B 的距离. 如此, 无论我们的程序搜索展开到哪一步, 都会算出一个评估值, 每一次决策后, 将评估值和等待处理的方案 阅读全文

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