डी * here पर कुछ कागजात के लिंक हैं, लेकिन वे मेरे लिए थोड़ा गणितीय हैं। क्या डी */डी * लाइट पर शुरुआती लोगों की ओर अधिक जानकारी है?मुझे डी * या डी * लाइट पथदर्शी एल्गोरिदम पर जानकारी कहां मिल सकती है?
उत्तर
मैं इस
http://idm-lab.org/bib/abstracts/papers/aaai02b.pdf के साथ आया था और इस
http://www.cs.cmu.edu/~maxim/docs/dlitemap_iros02.pdf
मुझे आशा है कि उन लोगों के लिंक से आपको मदद मिलेगी :)
संपादित करें: पोस्ट करने के बाद मैंने देखा है कि लिंक मैं दे दी है आप लिंक आप इशारा कर रहे थे साथ ही बाहर भी। फिर भी मैंने उनको सीधे Google पर पाया। वैसे भी मैंने उन्हें थोड़ा सा देखा है और वे जटिल नहीं लगते हैं। यदि आप ए * अच्छी तरह से जानते हैं तो आपको डी * को भी समझना चाहिए।
अनुभव से मैं आपको बता सकता हूं कि ए * का उपयोग आप जो चाहते हैं उसके लिए भी किया जा सकता है।
हाँ, वे श्वेतपत्र हैं जिन्हें मैंने स्वयं को गुगल करके पाया है। स्पष्टीकरण अभेद्य गणित शब्दकोष में हैं और छद्म कोड बहुत बेहतर नहीं है। ए * का उपयोग करने के लिए, मेरे आरटीएस गेम में मेरा अत्यधिक अनुकूलन कार्यान्वयन है, लेकिन यह इतनी तेजी से इतनी गतिशील दुनिया नहीं है। – Trillian
विकिपीडिया विषय पर एक लेख है: http://en.wikipedia.org/wiki/D*
इसके अलावा सी में एक डी * लाइट कार्यान्वयन स्वेन कोएनिग के पृष्ठ से उपलब्ध है: http://idm-lab.org/code/dstarlite.tar हालांकि मैं अभेद्य गणित बहुत आसान सी स्रोत कोड से पढ़ने के लिए लगता है, -)
डी * लाइट (C++ का एक और कार्यान्वयन) यहाँ उपलब्ध है: http://code.google.com/p/dstarlite/
+1 मैंने खुद को नहीं खोजा है, लेकिन यहां उत्तरों से निर्णय ले रहा है, और विकी लेख पढ़ रहा है, यह ओपी चाहता है कि यह सबसे नज़दीकी चीज है। –
खैर अगर छद्म कोड आप के लिए मुश्किल (आप प्रमेयों और सबूत पढ़ने के लिए नहीं है - छद्म कोड सीधे आगे बहुत है यदि आप मानक एल्गोरिदम जानते हैं) और आप शिकायत करते हैं प्रकाशित सी और सी ++ कोड के खिलाफ मुझे लगता है कि आपको कुछ और करने की आवश्यकता होगी :-)
गंभीरता से, उम्मीद नहीं है कि कोई आपको कुछ वेब पैराग्राफ में शीर्ष ग्रेड एल्गोरिदम सिखा सकता है। एक पेन और पेपर लें और कागज़ पर लिखें, ड्रा करें और फ़ॉलो करें कि क्या हो रहा है। आपको इसके बारे में कुछ अवधारणाओं को जानने के लिए दो बार कुछ पढ़ना पड़ सकता है और एक या दो संदर्भों को Google को पढ़ना पड़ सकता है, और प्रमेय और सबूत में खोदने की कोई आवश्यकता नहीं है - जब तक कि आप लेखक को गलत साबित करने की उम्मीद न करें :-))
कुछ और गणित के बिना आगे नहीं जा सकता - c'est la vie। कल्पना कीजिए कि आपने किसी को यह सिखाने के लिए कहा है कि पृथ्वी पर क्या मैट्रिक्स उलटा है लेकिन आप नहीं जानते कि वेक्टर क्या हैं। जब तक आप पहले गणित के संदर्भ को पर्याप्त नहीं समझते, तब तक कोई भी आपकी मदद नहीं कर सकता।
नेट पर ए * के इतने सारे स्पष्ट स्पष्टीकरण हैं कि मैं वास्तव में हैरान हूं कि डी * के लिए कोई भी नहीं है। मुझे पता है कि डी * जटिलता के मामले में ए * पर एक कदम है, लेकिन मुझे उम्मीद है कि कोई व्यक्ति आम आदमी के लिए स्पष्टीकरण लिखेगा। हाँ, यह आलस्य है, मुझे पता है, और कोई उपयुक्त उत्तर नहीं है, इसलिए मैं कागजात में फिर से गोता लगाऊंगा। मुझे लगता है कि एक गणित पूर्ण श्वेतपत्र एल्गोरिदम की अंतर्ज्ञानी समझ विकसित करने का सबसे अच्छा तरीका नहीं है। – Trillian
मैट्रिक्स इनवर्जन के बारे में पूछने के बीच एक कदम है जब आप वैक्टर के बारे में नहीं जानते और डी * के बारे में पूछते हैं जब आप ए * के बारे में जानते हैं। – zneak
ऐसा कहकर, कुछ और कागजात क्यों न जोड़ें, हां उनके पास गणित भी है :-) लेकिन मैं कुछ और हालिया सामग्री प्राप्त करने का प्रयास करूंगा।लोग आमतौर पर अपने स्वयं के काम समझा समय के रूप में से भी जाना जाता में बेहतर है, तो फोकस Stentz, Likhachev और कोएनिग पर है
- Stentz, 2007 - Field D* - डी * लाइट की तुलना में बेहतर होने के लिए :-) का दावा
- Stentz, 2010 - Imitation Lerning - LEARCH - - भी साथ फील्ड डी * संयोजन के बारे में वार्ता - ज्यादातर फील्ड डी * और LEARCH
- Ratliff के संयोजन, 2009 के बारे में बात हाँ एक चक्रीय रेफरी :-)
- Likhachev, 2005 - Anytime D* - स्टेंटज़ के साथ
- यानयान, 2009 - BDD-Based Dynamic A*
- कोएनिग, 2008 - Comparing real-time and incremental heuristic search
अधिक व्यावहारिक उत्तर के लिए धन्यवाद। मुझे उन कागजात में से अधिकांश नहीं मिला था। मैं इस जवाब को आपके अन्य उत्तर को स्वचालित रूप से प्राप्त करने के लिए बाउंटी का पुरस्कार दे सकता हूं। आखिरकार, आपका दूसरा उत्तर उत्तर से अधिक राय है, भले ही यह मुझे श्वेतपत्रों में वापस गोता लगाने के लिए प्रेरित करता है, अगर केवल साबित करने के लिए कि मैं ऐसा कर सकता हूं :) – Trillian
आपको अकादमिक या कॉर्प नेट पर होना होगा यदि आप पीडीएफ-एस आसान तरीका चाहते हैं तो स्प्रिंगर "ग्राहक" है। कुछ लेखक अन्य पत्रिकाओं के साथ थोड़ा बदलते कागजात प्रकाशित करते हैं, कुछ नहीं करते हैं। यही कारण है कि मेरी खोज हेरिस्टिक्स पहले लेखकों का पालन करने का प्रयास करना है और स्प्रिंगर साइट ताजा जानकारी प्राप्त करने का आसान तरीका है। पहला व्यक्ति खरीददारी के लायक भी हो सकता है अगर आप उस सामान में न केवल अहंकार के लिए हैं बल्कि स्टैंटज़ पेपर पढ़ने के लिए कह रहे हैं कि उनका नया अहंकार डी * लाइट पर आधारित है - एक शोधकर्ता के लिए भी बहुत मुश्किल बात स्वीकार करने के लिए। – ZXX
layperson
डी * के लिए D * लाइट स्पष्टीकरण एक कौवा-मक्खियों, Start
और Goal
के बीच आदर्शवादी पथ के साथ शुरू होता है; यह बाधाओं को केवल तभी संभालता है जब यह उनके सामने आता है (आमतौर पर एक आसन्न नोड में जाकर)। यही है - डी * लाइट को तक किसी भी बाधा का कोई ज्ञान नहीं है, यह उस आदर्श पथ के साथ आगे बढ़ना शुरू कर देता है।
किसी भी पथदर्शी कार्यान्वयन के साथ पवित्र अंगूर कम से कम पथ प्राप्त करने के दौरान इसे कम करना है, या कम से कम एक सभ्य पथ (साथ ही साथ [आपकी सभी विशेष विशेष स्थितियों को संभालना - डी * लाइट के लिए यह एक से निपट रहा है मंगल रोवर के रूप में अज्ञात नक्शा हो सकता है])।
तो डी * लाइट की बड़ी चुनौतियों में से एक सस्ता रूप से बाधाओं को स्वीकार कर रहा है क्योंकि वे पहुंचे हैं। उन्हें ढूंढना आसान है - आप अपने पड़ोसियों की नोड स्थिति की जांच करते हैं। लेकिन हम मौजूदा नोड के लागत अनुमानों को हर नोड के माध्यम से चलाने के बिना कैसे अनुकूलित कर सकते हैं ... जो बहुत महंगा हो सकता है?
एलपीए * लागत को अनुकूलित करने के लिए एक चालाक चाल का उपयोग करता है, एक चाल डी * लाइट ने अच्छा उपयोग किया है। वर्तमान नोड अपने पड़ोसियों से पूछता है: आप मुझे सबसे अच्छा जानते हैं, क्या आपको लगता है कि मैं अपने बारे में यथार्थवादी हूं? विशेष रूप से, यह इसके g
मान के बारे में पूछता है, जो शुरुआती नोड से प्राप्त होने की ज्ञात लागत है यानी वर्तमान नोड। पड़ोसियों को अपने g
पर ध्यान दें, देखें कि वर्तमान नोड उनके संबंध में कहां है, और फिर का अनुमान लगाएं कि इसकी लागत होनी चाहिए। इनमें से न्यूनतम ऑफ़र वर्तमान नोड के rhs
मान के रूप में सेट किया गया है जिसका उपयोग उसके g
मान को अद्यतन करने के लिए किया जाता है; अनुमान लगाते समय, पड़ोसियों ने नई खोजी बाधाओं (या मुक्त रिक्त स्थान) को ध्यान में रखा, जैसे कि rhs
का उपयोग करते हुए वर्तमान अपडेट g
, यह नई बाधाओं (या मुक्त रिक्त स्थान) के लिए जिम्मेदार है।
और एक बार हमारे पास बोर्ड में यथार्थवादी g
मूल्य हैं, बेशक, एक नया सबसे छोटा रास्ता दिखाई देता है।
डी * लाइट प्रतिष्ठित रूप से अप्रचलित डी *, इसलिए मैंने बाद वाले को शामिल नहीं किया है। –
डी * एक शुरुआती प्रकार का एल्गोरिदम नहीं है, और इसका उपयोग मामला काफी संकीर्ण है। क्या आप वाकई अपने आवेदन के लिए ए * की आवश्यकता नहीं है? – Donnie
मुझे लक्ष्य के लिए दीवारों के चारों ओर नेविगेट करने के लिए एक बॉट चाहिए। खिलाड़ी बॉट के रास्ते में बाधा डाल सकता है और बॉट वास्तविक समय में एक नया रास्ता खोजने में सक्षम होना चाहिए। डी * इस तरह के वातावरण को बदलने के लिए अच्छा है, है ना? – tehalynn
मैं पूरी तरह से सहमत हूं। मैंने ए * कई बार और विभिन्न प्रकार के ग्राफों को लागू किया है और मैं कुछ समय के लिए डी * (लाइट) को भी लागू करना चाहता हूं। नेट पर दो या तीन श्वेतपत्र हैं लेकिन मुझे अभी तक उन अपठनीय गणित विवरणों में से कुछ उपयोगी प्राप्त करने का प्रबंधन करना है। – Trillian