python 3d A * pathfinging бесконечный цикл

Question

Я пытаюсь адаптировать приложение, которое я нашел здесь , я представил, что мне просто нужно добавить ось. Проблема в том, что скрипт кажется застрявшим. Может кто-нибудь сказать мне, что я сделал не так и как я могу использовать A * с 3d-матрицей (ijk)?

это часть функции A *, которую я изменил

for new_position in [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]: # Adjacent squares, (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1)]: # Adjacent squares removed to ignor diagonal movement

    # Get node position
    node_position = (current_node.position[0] + new_position[0], current_node.position[1] + new_position[1], current_node.position[2] + new_position[2])

    # Make sure within range
    if node_position[0] > (len(maze) - 1) or node_position[0] < 0 or node_position[1] > (len(maze[len(maze)-1]) -1) or node_position[1] < 0 or node_position[2] > (len(maze) - 1) or node_position[2] < 0 or node_position[2] > (len(maze[len(maze)-1]) -1):
        continue

    # Make sure walkable terrain
    if maze[node_position[0]][node_position[1]][node_position[2]] != 0:
        continue

it был изначально:

for new_position in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0), (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1)]: # Adjacent squares

    # Get node position
    node_position = (current_node.position[0] + new_position[0], current_node.position[1] + new_position[1])

    # Make sure within range
    if node_position[0] > (len(maze) - 1) or node_position[0] < 0 or node_position[1] > (len(maze[len(maze)-1]) -1) or node_position[1] < 0:
        continue

    # Make sure walkable terrain
    if maze[node_position[0]][node_position[1]] != 0:
        continue

это весь сценарий с моими изменениями:

import numpy as np

class Node():
    """A node class for A* Pathfinding"""

    def __init__(self, parent=None, position=None):
        self.parent = parent
        self.position = position

        self.g = 0
        self.h = 0
        self.f = 0

    def __eq__(self, other):
        return self.position == other.position


def astar(maze, start, end):
    """Returns a list of tuples as a path from the given start to the given end in the given maze"""

    # Create start and end node
    start_node = Node(None, start)
    start_node.g = start_node.h = start_node.f = 0
    end_node = Node(None, end)
    end_node.g = end_node.h = end_node.f = 0

    # Initialize both open and closed list
    open_list = []
    closed_list = []

    # Add the start node
    open_list.append(start_node)

    # Loop until you find the end
    while len(open_list) > 0:
        # Get the current node
        current_node = open_list[0]
        current_index = 0
        for index, item in enumerate(open_list):
            if item.f < current_node.f:
                current_node = item
                current_index = index

        # Pop current off open list, add to closed list
        open_list.pop(current_index)
        closed_list.append(current_node)

        # Found the goal
        if current_node == end_node:
            path = []
            current = current_node
            while current is not None:
                path.append(current.position)
                current = current.parent
            return path[::-1] # Return reversed path

        # Generate children
        children = []

        for new_position in [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]: # Adjacent squares, (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1)]: # Adjacent squares removed to ignor diagonal movement

            # Get node position
            node_position = (current_node.position[0] + new_position[0], current_node.position[1] + new_position[1], current_node.position[2] + new_position[2])

            # Make sure within range
            if node_position[0] > (len(maze) - 1) or node_position[0] < 0 or node_position[1] > (len(maze[len(maze)-1]) -1) or node_position[1] < 0 or node_position[2] > (len(maze) - 1) or node_position[2] < 0 or node_position[2] > (len(maze[len(maze)-1]) -1):
                continue

            # Make sure walkable terrain
            if maze[node_position[0]][node_position[1]][node_position[2]] != 0:
                continue

            # Create new node
            new_node = Node(current_node, node_position)

            # Append
            children.append(new_node)

        # Loop through children
        for child in children:

            # Child is on the closed list
            for closed_child in closed_list:
                if child == closed_child:
                    continue

            # Create the f, g, and h values
            child.g = current_node.g + 1
            child.h = ((child.position[0] - end_node.position[0]) ** 2) + ((child.position[1] - end_node.position[1]) ** 2)+((child.position[2] - end_node.position[2]) ** 2)
            child.f = child.g + child.h

            # Child is already in the open list
            for open_node in open_list:
                if child == open_node and child.g > open_node.g:
                    continue

            # Add the child to the open list
            open_list.append(child)


def main():


    maze = np.zeros((12,12,12))
    start = (10, 9, 9)
    end = (1, 1, 1)

    path = astar(maze, start, end)
    print(path)


if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

A * может работать с любым количеством измерений; это алгоритм обхода графа, и независимо от того, сколько измерений имеет ваше проблемное пространство, соединение одной позиции с другой все равно создает граф.

Однако у вас есть две проблемы с генерацией новых узлов.

• Вы включили (0, 0, 0) в список, поэтому без изменений . Вы продолжаете помещать текущую позицию обратно в очередь для рассмотрения. Это просто занятая работа, потому что текущая позиция уже находится в закрытом списке.

• Вы никогда не вычитаете из любых ваших координат, вы только добавляете . Таким образом, ваши значения x, y и z могут только когда-либо go up . Если для достижения вашей цели требуется путь вокруг препятствия, то у вас есть проблема, потому что все, что может сделать ваша версия, это двигаться в одном направлении вдоль любой заданной оси.

В трехмерной матрице 3 на 3 на 3 с текущим положением посередине 3 раза 3 раза 3 минус 1 == 26 позиций, которые можно достичь за один шаг. Ваш код достигает только 7 из них, плюс один, который остается на месте.

Если вы извлекаете свои кортежи из списка for new_position in [...] в отдельную переменную и добавляете несколько новых строк, и немного их переставляете, чтобы сгруппировать их на сколько 1 s у вас есть в кортеже, вы получите следующее определение. Я переименовал это в deltas, потому что это не новая позиция, это изменение относительно старой позиции или delta . Я перестроил ваши кортежи, чтобы упростить их логическую группировку:

deltas = [
    (0, 0, 0),  # no change, 
    (0, 0, 1), (0, 1, 0), (1, 0, 0), # add to a single axis
    (0, 1, 1), (1, 0, 1), (1, 1, 0), # add to two axes
    (1, 1, 1)  # move in all 3 directions at once.
]

for delta in deltas:
    # ...

Вы хотите отбросить первый ((0, 0, 0)), и вам нужно добавить -1 версии других вариантов. , Вам нужно 26 разных кортежей, но написание их вручную становится громоздким, очень быстрым. Вы можете использовать itertools.product() для их генерации, вместо этого:

from itertools import product

# combinations of -1, 0 and 1, filtering out the (0, 0, 0) case:
deltas = [d for d in product((-1, 0, 1), repeat=3) if any(d)]

Теперь ваш комментарий рядом с l oop говорит:

# Adjacent squares removed to ignor diagonal movement

Это не совсем понятно, что вы подразумеваете под этим, потому что ваш первоначальный список дельт включает диагонали ((0, 1, 1) перемещается как в направлениях y и z, так и у вас есть кортежи, сочетающие движение в x плюс y и x плюс z осей) и даже одну, которая перемещается по диагонали, увеличивая все 3 оси. Если вы только хотели переместиться на вверх , вниз , влево , вправо , вперед и назад , вы хотите ограничить движение одной осью за раз, и deltas должно быть:

# movement without diagonals
deltas = [
    (1, 0, 0), (-1, 0, 0),  # only x
    (0, 1, 0), (0, -1, 0),  # only y
    (0, 0, 1), (0, 0, -1),  # only z
]

Лично я бы перенес весь бизнес генерации новых позиций на отдельную метод для Node класса :

def possible_moves(self, map):
    x, y, z = self.x, self.y, self.z
    for dx, dy, dz in DELTAS:
        newx, newy, newz = x + dx, y + dy, z + dz
        try:
            if maze[newx][newy][newz] != 0:
                yield Node(self, (newx, newy, newz))
        except IndexError:
            # not inside the maze anymore, ignore
            pass

Этот метод предполагает, что существует глобальная переменная DELTAS, которая определяет возможные перемещения, и является генератором; каждый раз, когда достигается yield, новый экземпляр Node() возвращается тому, кто использует его в качестве итератора (например, for l oop).

Затем просто используйте этот метод вместо children = [] список, который вы заполнили for new_position in ...: l oop, поэтому непосредственно в той части, которая использует оригинальный список children:

# Loop through children
for child in current_node.possible_moves(map):

    # Child is on the closed list
    for closed_child in closed_list:
        if child == closed_child:
            continue

    # etc.