在不同的a* 演算法中,比如說ara* 演算法,執行的時候往往依賴於某些引數的設定,例如膨脹係數e,而我們在設定膨脹係數的時候,往往是依靠經驗值,這樣的結果就是引數並不是任何情況下都滿足實際需求的,也就是說,我們在最優性和時效性兩個效能之間進行折中的時候,e是根據我們的需求設定的,當需求改變的時候,我們需要重新設定乙個膨脹係數e.針對這種情況,有學者提出了一種不需要設定引數的a* 演算法.
在a* 演算法中
f(s)=g(s)+h(s)e(s)= (g-g(s))/h(s)其中擴充套件s節點的過程為:
for each successor s of s do
if g(s) + c(s, s ) < g(s ) then
g(s ) ← g(s) + c(s, s )
pred(s ) ← s
if g(s ) + h(s ) < g then
insert or update s in open with key e(s )
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