私は現在、歩行者ナビゲーション用のソフトウェアに取り組んでおり、難しいトピックは、そのタスクに最適なルーティングアルゴリズムを見つけることです。私はA *がその種のソフトウェアで実際に使われているアルゴリズムの一つだと聞きました。歩行者ナビゲーションのルーティングアルゴリズムの比較
この問題を解決する他のアルゴリズムを提案できますか?彼らはパフォーマンスに関してどのように比較するのですか?どのくらいのメモリとスペースが必要ですか?
お返事ありがとうございます。
私は現在、歩行者ナビゲーション用のソフトウェアに取り組んでおり、難しいトピックは、そのタスクに最適なルーティングアルゴリズムを見つけることです。私はA *がその種のソフトウェアで実際に使われているアルゴリズムの一つだと聞きました。歩行者ナビゲーションのルーティングアルゴリズムの比較
この問題を解決する他のアルゴリズムを提案できますか?彼らはパフォーマンスに関してどのように比較するのですか?どのくらいのメモリとスペースが必要ですか?
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あなたはiterative deepening searchを見ることができます。私の意見ではあなたの問題は非常にスマートなアプローチですが、完全な探査を行うようにアルゴリズムが設計されているので、ヒューリスティックなA *についてはかなり複雑です。ウィキペディアから
:(分岐係数が有限である場合)
IDDFSは、深さ優先探索のスペース効率と幅優先探索 の完全性を兼ね備えました。パスコストがノードの深さ の非減少関数である場合には、 が最適です。 IDDFSの空間複雑度はO(bd)であり、ここでbは 分岐因子であり、dは最も浅い目標の深さである。 反復的深化が状態を何度も訪れるので、 は無駄だと思われるかもしれませんが、ノードの中で最も多くのノードの が最下位にあるので、それほど高価ではないことが分かりますので、それほど重要ではありません。 アッパーレベルは複数回訪問される。
バランスのとれた木でIDDFSの時間複雑さが 深さ優先の検索と同じようにうまくいく::O(BD)時間計算に関する何のため
そして再び、。