誰か簡単な実装例を教えてもらえますか?A* 経路探索アルゴリズムに六角グリッド (JS 内)。正方形のグリッドでは動作するようにしましたが、六角形のグリッドでは動作するようにする試みはすべて失敗しました。
私のグリッドは次のようになります:
私はグリッドの描画と座標の生成に同じ手法を使用しています。トピック。
グリッド座標データと開始座標、終了座標は次のとおりです。
[0, 0] , [0, 1], [0, 2],
[1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 3],
[2, 0], [2, 1], [2, 2], [2, 3], [2, 4],
[3, 0], [3, 1], [3, 2], [3, 3],
[4, 0], [4, 1], [4, 2]
start_point: [0,2]
end_point: [4.0]
マンハッタン距離の計算を次のように更新します。
var dx = pos1[0] - pos0[0];
var dy = pos1[1] - pos0[1];
var dist;
if ( Math.sign(dx) == Math.sign(dy) ){
dist = Math.abs (dx + dy);
}else{
dist = Math.max(Math.abs(dx), Math.abs(dy))
}
return dist;
次のような結果が得られます:
また、最短経路を計算する方法は次のとおりです。
if (!Array.prototype.remove) {
Array.prototype.remove = function(from, to) {
var rest = this.slice((to || from) + 1 || this.length);
this.length = from < 0 ? this.length + from : from;
return this.push.apply(this, rest);
};
}
var astar = {
init: function(grid) {
for(var x = 0; x < grid.length; x++) {
for(var y = 0; y < grid[x].length; y++) {
grid[x][y].f = 0;
grid[x][y].g = 0;
grid[x][y].h = 0;
//grid[x][y].content = false;
grid[x][y].visited = false;
grid[x][y].closed = false;
grid[x][y].debug = "";
grid[x][y].parent = null;
console.log([grid[x][y].coords[0],grid[x][y].coords[1]])
}
}
},
search: function(grid, start, end, heuristic) {
this.init(grid);
heuristic = heuristic || this.manhattan;
var openList = [];
//// find the start and end points in the grid ////
start = grid[start.pos[0]][start.pos[1]];
end = grid[end.pos[0]][end.pos[1]];
console.log( start, end )
openList.push(start);
while(openList.length > 0) {
// Grab the lowest f(x) to process next
var lowInd = 0;
for(var i=0; i<openList.length; i++) {
if(openList[i].f < openList[lowInd].f) { lowInd = i; }
}
var currentNode = openList[lowInd];
// End case -- result has been found, return the traced path
if( currentNode == end ) {
var curr = currentNode;
var ret = [];
while(curr.parent) {
ret.push(curr);
curr = curr.parent;
}
return ret.reverse();
}
// Normal case -- move currentNode from open to closed, process each of its neighbors
openList.remove( lowInd );
currentNode.closed = true;
var neighbors = this.neighbors(grid, currentNode);
for(var i=0; i<neighbors.length;i++) {
var neighbor = neighbors[i];
if( neighbor.closed || neighbor.content == 2 ) { // not a valid node to process, skip to next neighbor
continue;
}
// g score is the shortest distance from start to current node, we need to check if
// the path we have arrived at this neighbor is the shortest one we have seen yet
var gScore = currentNode.g + 1; // 1 is the distance from a node to it's neighbor
var gScoreIsBest = false;
if(!neighbor.visited) {
// This the the first time we have arrived at this node, it must be the best
// Also, we need to take the h (heuristic) score since we haven't done so yet
gScoreIsBest = true;
neighbor.h = heuristic(neighbor.coords, end.coords);
neighbor.visited = true;
openList.push(neighbor);
}
else if(gScore < neighbor.g) {
// We have already seen the node, but last time it had a worse g (distance from start)
gScoreIsBest = true;
}
if(gScoreIsBest) {
// Found an optimal (so far) path to this node. Store info on how we got here and just how good it really is. ////
neighbor.parent = currentNode;
neighbor.g = gScore;
neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
neighbor.debug = "F: " + neighbor.f + "<br />G: " + neighbor.g + "<br />H: " + neighbor.h;
}
}
}
// No result was found -- empty array signifies failure to find path
return [];
},
manhattan: function(pos0, pos1) { //// heuristics : use manhattan distances ////
var dx = pos1[0] - pos0[0];
var dy = pos1[1] - pos0[1];
return Math.abs (dx + dy);
},
neighbors: function(grid, node) {
var ret = [];
var x = node.coords[0];
var y = node.coords[1];
if(grid[x-1] && grid[x-1][y] ) {
ret.push(grid[x-1][y]);
}
if( grid[x+1] && grid[x+1][y] ) {
ret.push(grid[x+1][y]);
}
if( grid[x][y-1] && grid[x][y-1] ) {
ret.push(grid[x][y-1]);
}
if( grid[x][y+1] && grid[x][y+1] ) {
ret.push(grid[x][y+1]);
}
return ret;
}
};
インターネットで良い例やドキュメントを探してみましたが、実際に役立つものは何も見つかりませんでした。
ベストアンサー1
問題は、あなたのneighbors
方法にあります。六角形には 6 つの隣接ノードがありますが、 にプッシュできるのは 4 つだけですret
。次の図は、この問題を示しています。薄い灰色の六角形は現在のノード (つまりneighbor
) を表します。緑の六角形は に追加されますret
が、赤の六角形は追加されません。
これを修正するには、メソッドに次の 2 つのケースを追加しますneighbors
。
if( grid[x+1][y-1] && grid[x+1][y-1] ) {
ret.push(grid[x][y-1]);
}
if( grid[x-1][y+1] && grid[x-1][y+1] ) {
ret.push(grid[x][y+1]);
}
更新された方法についてmanhattan
:正解です。次の図は、現在の中心のヘクス(赤の [0:0])から他のすべてのヘクスまでの距離を色で示しています。たとえば、オレンジ色のヘクスタイルは赤から 1 移動です。黄色のヘクスタイルは赤から 2 移動です。以下同様です。
パターンに気付いたかもしれません。x座標とy座標が同じ符号を共有している場合、距離は最大の座標の大きさに等しくなります。そうでない場合は、距離は絶対値の合計です。これは、あなたが距離を計算した方法とまったく同じです。更新しました manhattan
方法。それで大丈夫です。
一般的なヒューリスティック検索について:最適でないソリューションがヒューリスティック実装のバグによるものか、アルゴリズム実装のバグによるものかを確認する簡単な方法を次に示します。すべての値にヒューリスティック値ゼロ (0) を使用する、つまり、自明なヒューリスティックを使用します。自明なヒューリスティックを使用しているときにパスが最適でない場合は、ヒューリスティックの問題ではなく、アルゴリズムの問題であることがわかります。