【摘 要】
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针对传统的A~*算法在对航路上危险天气的路径规划过程中搜索的栅格多、搜索范围大、算法效率低的问题,采用Bresenham算法对A~*算法的底层框架进行优化。在无障碍节点的情况下通过对探索节点的判别使算法探索栅格数量减小,减少无效探索;在有障碍节点的情况下通过对障碍节点周围环境点的探索收集信息选择最优路径,保证运行效率提高。根据A~*算法当存在多个最小值时不能保证搜索路径最优的情况,在循环语句中嵌套
【机 构】
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中国民航大学空中交通管理学院,天津300300
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针对传统的A~*算法在对航路上危险天气的路径规划过程中搜索的栅格多、搜索范围大、算法效率低的问题,采用Bresenham算法对A~*算法的底层框架进行优化。在无障碍节点的情况下通过对探索节点的判别使算法探索栅格数量减小,减少无效探索;在有障碍节点的情况下通过对障碍节点周围环境点的探索收集信息选择最优路径,保证运行效率提高。根据A~*算法当存在多个最小值时不能保证搜索路径最优的情况,在循环语句中嵌套选择语句分别对不同情况下的阶段性运行结果做出决策,实验结果表明,改进后的算法大幅度提高了算法的运行效率。
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