[Algorithm] A star(A*)
- Module/Algorithm
- 2010. 10. 14.
Posting : 2010.10.14
by 퓨림노
by 퓨림노
퍼가실 때는 URL 을 남겨주세요^-^*
(논문을 찾다가....아니 수학공식을 찾다가...
신기한(?) 그림이 있어서 냉큼~ 다운 받았죠. 근데 주소를 모르겠네요 ^^;;)
신기한(?) 그림이 있어서 냉큼~ 다운 받았죠. 근데 주소를 모르겠네요 ^^;;)
또 포스팅 시간이 돌아 왔습니다....
무엇인가를 잊어버린채...혼자서 이리저리 삽질하구나서 몇일동안 포스팅으로 열심히 달리고 있는...
요즘 나의 포스팅은...
다른사람이 정리 잘해둔 포스트를 URL 을 참조하는 방법!!!
그래서 난 내가 한부분판 Posting 하기로 한다.!
먼저. Wikipedia 에 정의 되어 있는 A star Algorithm 을 살펴보자.
( URL : http://en.wikipedia.org/wiki/A-star_search_algorithm )
아래를 클릭!!
그리고 내용을 읽다가보면...
f = g + h 라는 공식이 나온다.
F : Fitness, 적합도
G : Goal cost, 시작(S)노드로 부터 현재 노드까지의 cost 를 말함( 최종 Node(N)까지 의 cost가 아님)
H : Hueristic, (현재노드G로부터 최종노드(N)까지의 일직선 거리)
참 Wikipedia 에서 Example 로 맘에 드는 gif 그림이 있었습니다.
꼭 제블로그에 !! 올리고 싶어서!! 올립니다.
- 이해하시나요? 일단 숙제로 한 내용을 정리하도록 하겠습니다.
- 슬슬 따라와 주시기 바랍니다.
Part 0. Init
Part 1. Step
√ G+H = F, 를 계산하였습니다.
- G는 S 와 각 노드간의 Goal cost를 계산하였습니다.
- H는 각 노드에서 최종 목적노드인 N 노드까지의 거리를 측정하였습니다.
√ F(Fitness)가 가장 낮은 D Node 가 선택 되었습니다.
Part 2. Step
√ F가 가장 낮은 D노드로부터 연결되어있는 A,G 노드와의 Goal cost 를 계산하였습니다.
- G = S-D 사이의 거리 + D와 각노드 사이의 거리
√ (S->D->G) 와 (S->D->A)의 Fitness 보다 (S->G)로의 Fitness 가 낮아 경로를 새롭게 이동합니다.
Part 3. Step
√ G = (S-G) + (G에서 각 노드까지의 Goal cost)
√ H = E,F,J,K 에서의 N(Goal node)까지의 Heuristic cost
√ K까지의 Fitness가 가장 낮으므로 노드를 생성합니다.( S->G->K)
Part 4. Step
√ G = (S-G) + (G+K) + (K에서 각 노드까지의 Goal cost)
√ H = F,H,J,L,M,N 에서의 N(Goal node)까지의 Heuristic cost
√ 최종노드인 N node까지의 거리가 가장 낮게 나와 현재까지의 경로를 선택합니다.
※ 최종노드 : S->G->K->N
A star 을 공부하면서 참조한 URL 을 정리해 봅시다.
1. 한글로 A*를 정리가 잘되어 있던 곳입니다. 많은 그림과 설명이 되어있어서 정말...꼭 보시길 강추!!
- http://gameai.net/Article/Astar/Astar.htm
2. 1번의 URL 과 마찬가지로 내용을 이해하는데는 한번 들어가서 보시길 바랍니다.
- http://blog.daum.net/jty71/15645104
- http://blog.naver.com/hioru/120042220470
무엇인가를 잊어버린채...혼자서 이리저리 삽질하구나서 몇일동안 포스팅으로 열심히 달리고 있는...
요즘 나의 포스팅은...
다른사람이 정리 잘해둔 포스트를 URL 을 참조하는 방법!!!
그래서 난 내가 한부분판 Posting 하기로 한다.!
먼저. Wikipedia 에 정의 되어 있는 A star Algorithm 을 살펴보자.
( URL : http://en.wikipedia.org/wiki/A-star_search_algorithm )
아래를 클릭!!
그리고 내용을 읽다가보면...
f = g + h 라는 공식이 나온다.
F : Fitness, 적합도
G : Goal cost, 시작(S)노드로 부터 현재 노드까지의 cost 를 말함( 최종 Node(N)까지 의 cost가 아님)
H : Hueristic, (현재노드G로부터 최종노드(N)까지의 일직선 거리)
참 Wikipedia 에서 Example 로 맘에 드는 gif 그림이 있었습니다.
꼭 제블로그에 !! 올리고 싶어서!! 올립니다.
-
- 이해하시나요? 일단 숙제로 한 내용을 정리하도록 하겠습니다.
- 슬슬 따라와 주시기 바랍니다.
Part 0. Init
√ 시작점(S), 종료점(N) 으로 지정.
√ 각각의 점을 좌표로 계산 하여 Heuristic cost 계산
Part 1. Step
√ G+H = F, 를 계산하였습니다.
- G는 S 와 각 노드간의 Goal cost를 계산하였습니다.
- H는 각 노드에서 최종 목적노드인 N 노드까지의 거리를 측정하였습니다.
√ F(Fitness)가 가장 낮은 D Node 가 선택 되었습니다.
Part 2. Step
√ F가 가장 낮은 D노드로부터 연결되어있는 A,G 노드와의 Goal cost 를 계산하였습니다.
- G = S-D 사이의 거리 + D와 각노드 사이의 거리
√ (S->D->G) 와 (S->D->A)의 Fitness 보다 (S->G)로의 Fitness 가 낮아 경로를 새롭게 이동합니다.
Part 3. Step
√ G = (S-G) + (G에서 각 노드까지의 Goal cost)
√ H = E,F,J,K 에서의 N(Goal node)까지의 Heuristic cost
√ K까지의 Fitness가 가장 낮으므로 노드를 생성합니다.( S->G->K)
Part 4. Step
√ G = (S-G) + (G+K) + (K에서 각 노드까지의 Goal cost)
√ H = F,H,J,L,M,N 에서의 N(Goal node)까지의 Heuristic cost
√ 최종노드인 N node까지의 거리가 가장 낮게 나와 현재까지의 경로를 선택합니다.
※ 최종노드 : S->G->K->N
A star 을 공부하면서 참조한 URL 을 정리해 봅시다.
1. 한글로 A*를 정리가 잘되어 있던 곳입니다. 많은 그림과 설명이 되어있어서 정말...꼭 보시길 강추!!
- http://gameai.net/Article/Astar/Astar.htm
2. 1번의 URL 과 마찬가지로 내용을 이해하는데는 한번 들어가서 보시길 바랍니다.
- http://blog.daum.net/jty71/15645104
- http://blog.naver.com/hioru/120042220470
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