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基于復雜度分析的改進A_算法飛行器航跡規劃_叢林虎
A* 算法在路徑規劃和圖搜索等領域中應用非常廣泛。利用傳統 A* 算法進行航跡搜索時， 通常將規劃環境表示為網格的形式，通過預先確定的代價函數尋找最小代價航跡。它對當前位置的每一個可能到達的網格單元計算代價， 然后選擇最低代價的網格單元加入搜索空間來探索。加入搜索空間的這一新網格單元又被用來產生更多的可能路徑。對于規劃空間中的每一位置（網格單元），航跡都能從任意的方向通過，因此一個單元網格可能代表 A* 搜索空間中幾乎無數個節點。在實際應用中擴展航跡節點時，一般只考慮該節點的鄰域中的網格單元。一般來說，考慮的鄰域越大，生成航跡越精確，但需要的內存空間也越大，收斂時間越長。尤其在大范圍地圖情況下使用傳統 A* 算法進行航跡規劃， 要收斂到最優解可能需要很長的時間和極大的內存需求。這就要求對 A* 算法進行復雜度分析，分析其基本操作次數與地圖范圍增長的具體關系， 從而有根據的對 A* 算法進行改進，使其滿足大范圍地圖情況下的應用。
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