摘要
在路径规划问题中,提出以A?算法为基础的改进算法,引入跳点概念进行跳点搜索;提出有效障碍率概念,将有效障碍率与Octile距离相结合,并设置为启发函数;引入最小堆数据结构,改良Openlist的最小值运算,大幅缩短取最小值时间.在python编程环境下,进行低有效障碍率以及高有效障碍率20?20、30?30、50?50的地图环境下的仿真.仿真结果表明:该算法在有效障碍率较低时,运算时间短,寻优结果较好;在有效障碍率较高时,与对照组相比,运算时间更短,访问节点数较少,并且节约了内存空间.
基金项目
黑龙江省自然科学基金(LH2021F002)
中央高校基本科研项目业务费专项(2572018BG02)
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