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A*(A-Star)算法是一种启发式搜索方法，目前在网络路由算法、机器人探路、人工智能、游戏设计等方面有着普遍的应用。

A*算法一般是以估价函数的大小来排列待扩展状态的次序，每次选择 f(n) 值最小者进行扩展。

f(n)=g(n)+h(n)

其中g(n) 是初始结点到n结点的实际代价，而h(n)是从n结点点到目的结点的最佳路径的估计代价，且h(n)<=h*(n), h*(n)为n结点到目的结点的最优路径的代价。

保证找到全局最优解的条件，关键在于估价函数h(n)的选取：

估价值h(n)小于等于n结点到目标结点最优路径的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低，但能得到全局最优解。

如果估价值h(n)大于实际值, 搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到全局最优解。

估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。

智能搜索算法教学实验系统最新版是支持算法基本介绍

支持算法演示：模拟退火算法、遗传算法、A算法

支持算法验证：模拟退火算法、遗传算法、A算法

支持算法自助实验：模拟退火算法、遗传算法、A算法

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