改进A* 与 传统A*算法 、 Dijkstr算法 、 蚁群算法（智能类算法）——四种路径规划算法的代码，对比实验
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% 改进A* 与 传统A*算法 、 Dijkstr算法 、 蚁群算法（智能类算法）对比实验代码。需要代码，请加我 QQ 411816072
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改进A*评价函数，提高搜索效率。
与各个算法比较，实验结论如下
基于蚁群算法的路径规划，路径如下，搜索效率如下：
基于Dijks算法的路径规划，如下：
基于A*算法的路径规划，如下：
基于改进A*算法的路径规划，如下，灰色表示收索空间
四种算法，路径对比如下：
四种算法，运行时间/路径长度等性能对比如下：
蚁群算法规划时间
历时 25.998317 秒。
蚁群算法转折度数
angle_du =
585.0000
蚁群算法转折次数
ci =
13.0000
蚁群算法路径长度
S =
37.4558
蚁群算法迭代次数
K =
200
Dijkst算法规划时间
历时 0.091105 秒。
Dijkst算法转折度数
angle_du =
450.0000
Dijkst算法转折次数
ci =
10.0000
Dijkst规划路径长度
S =
36.8701
Dijkst遍历节点数
op_size =
741
传统A*算法规划时间
历时 0.029958 秒。
传统A*算法转折度数
angle_du =
630.0000
传统A*算法转折次数
ci =
14.0000
传统A*算法路径长度
S =
36.8701
传统A*算法遍历节点数
op_size =
263
改进A*算法规划时间
历时 0.034676 秒。
改进A*算法转折度数
angle_du =
77.1354
改进A*算法转折次数
ci =
5
改进A*算法路径长度
S =
36.3836
改进A*算法遍历节点数
op_size =
116
