a算法局部最优

A. 优化算法 | Jaya算法（附MATLAB代码）

在优化算法的海洋中，Jaya算法以其独特魅力崭露头角</

让我们聚焦于这位迟到的明星——Jaya算法，它的提出者R. Venkata Rao，正是那位教学优化算法领域的先驱。Jaya，这个名字源于梵文，寓意着胜利，象征着算法追求最优解的决心。

一、Jaya算法的独特魅力</

Jaya算法独树一帜，与传统优化算法相比，它仅需一个阶段，无需预先设定参数，运行速度飞快，且不易陷入局部最优。它的核心思想是同时向最优解和远离最差解的两个方向探索，确保算法的全局视野。

策略解析：</在每一次迭代中，Jaya算法的更新公式如下：

new_position = x + rand * (best_solution - abs(x) - worst_solution + abs(worst_solution))

其中，best_solution</引导个体趋向最佳解，worst_solution</则促使个体远离最差解，通过这种巧妙的组合，Jaya算法展现了强大的优化性能。

二、Jaya算法的实践之旅</

为了直观展示Jaya算法的威力，我们使用Sphere函数作为实例，目标是找到其最小值。以下是MATLAB实现的代码片段：

运行这段代码后，我们得到了令人满意的求解结果，每一步迭代都见证了算法在优化过程中的稳健前行。

三、探索之旅的终点</

深入研究Jaya算法后，我们了解到Rao在其论文《Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems》中详细阐述了算法的原理和应用。如果你对优化算法充满好奇，这篇文章绝对不容错过。

尽管今天的分享告一段落，但我们的探索并未结束。未来，我们将继续分享更多优化算法的精彩故事，敬请期待！

B. A*算法搜索8数码中的问题

A*算法在8数码问题中的应用及搜索原则如下：

A*算法能确保找到最优解： 在8数码问题中，A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了实际代价和估计代价，通过计算f值来指导搜索。 由于A*算法具有完备性和最优性，只要问题有解，它就必定能找到从起始状态到目标状态的最优路径，即移动次数最少的路径。

A*算法的搜索原则： OPEN表管理：A*算法使用一个称为OPEN表的优先级队列来管理待搜索的节点。这个队列按照节点的f值进行排序，f值最小的节点具有最高的优先级。 节点选择：在搜索过程中，A*算法总是从OPEN表中选取f值最小的节点进行扩展。这意味着算法会首先尝试那些看起来最接近目标状态的路径。 回溯机制：如果在扩展一个节点时，发现其下一层的某个节点的f值比当前层的其他节点还要大，算法可能会选择回溯到这一层的其他节点继续搜索。这是为了确保能够找到最优解，避免过早陷入局部最优。 CLOSE表记录：为了避免重复搜索，A*算法还使用一个称为CLOSE表的集合来记录已经搜索过的节点。一旦一个节点被添加到CLOSE表中，它就不会再次被考虑用于扩展。

综上所述，A*算法在8数码问题中通过计算节点的f值，并结合OPEN表和CLOSE表的管理机制，能够高效地搜索到从起始状态到目标状态的最优路径。

C. A*算法的其它算法

启发式搜索其实有很多的算法
比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。当然A*也是。这些算法都使用了启发函数，但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。像局部择优搜索法，就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了其他的节点，可能也把最好的节点都舍弃了，因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。最好优先就聪明多了，他在搜索时，并没有舍弃节点（除非该节点是死节点），在每一步的估价中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。那么A*算法又是一种什么样的算法呢？

D. A星寻路算法和Unity自带的寻路相比有什么优势

在理解Navigation的时候，首先要明确两个知识点：

AStar：AStar是路点寻路算法中的一种，同时AStar不属于贪婪算法，贪婪算法适合动态规划，寻找局部最优解，不保证最优解。AStar是静态网格中求解最短路最有效的方法。也是耗时的算法，不宜寻路频繁的场合。一般来说适合需求精确的场合。

性能和内存占用率都还行，和启发式的搜索一样，能够根据改变网格密度、网格耗散来进行调整精确度。

A Star一般使用场景：

• 策略游戏的策略搜索

• 方块格子游戏中的格子寻路

Navigation：网格寻路算法，严格意义上它属于”拐角点算法”，效率是比较高的，但是不保证最优解算法。Navigation相对来说消耗内存更大，性能的话还不错。

Navigation一般使用场景：

• 游戏场景的怪物寻路

• 动态规避障碍

它们二者事件的实现方式和原理都不同。

AStar的话，