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⛄ 内容介绍
Lazy_Theta_star是在 Theta_star上的进一步改进，Theta_star是当节点加入open表时和当前点的父节点进行比较g值是否更小，对一些不必要的节点计算浪费了时间，而Lazy_Theta_star则是在弹出open表后进行比较，减少了不必要点的计算。
⛄ 部分代码
function Lazy_Theta_star
clc;
clear;
close all
%% 初始化界面
%load maze.mat map
n = 20; % field size n x n tiles 20*20的界面
%wallpercent = 0.3; % this percent of field is walls 15%的界面作为阻碍物（墙）
cmap = [1 1 1; ...% 1 - white - 空地
0 0 0; ...% 2 - black - 障碍
1 0 0; ...% 3 - red - 已搜索过的地方
0 0 1; ...% 4 - blue - 下次搜索备选中心
0 1 0; ...% 5 - green - 起始点
1 1 0;...% 6 - yellow - 到目 标点的路径
1 0 1];% 7 - - 目标点
colormap(cmap);
global field
field= ones(n);
startposind =22; %sub2ind用来将行列坐标转换为线性坐标，这里是必要的，因为如果把startposind设置成[x,y]的形式，访问field([x,y])的时候
goalposind =250; %它并不是访问x行y列元素，而是访问线性坐标为x和y的两个元素
%field(ceil(n^2.*rand(floor(n*n*wallpercent),1) )) =2;
field(1:5, 7) = 2;
field(8,1:3) = 2;
field(3:5,1:5)=2;
field(5,4)=2;
% startposind = sub2ind([n,n],ceil(n.*rand),ceil(n.*rand)); %sub2ind用来将行列坐标转换为线性坐标，这里是必要的，因为如果把startposind设置成[x,y]的形式，访问field([x,y])的时候
%goalposind = sub2ind([n,n],ceil(n.*rand),ceil(n.*rand)); %它并不是访问x行y列元素，而是访问线性坐标为x和y的两个元素
field(startposind )=5;
field(goalposind )=7;
costchart = NaN*ones(n); %costchart用来存储各个点的实际代价，NaN代表不是数据（不明确的操作）
costchart(startposind) = 0; %起点的实际代价
fieldpointers = zeros(n); %fieldpointers用来存储节点的父节点
global setOpenCosts;
setOpen = (startposind); setOpenCosts = (0); setOpenHeuristics = (Inf);
setClosed = []; setClosedCosts = [];%初始化起点的open表和close表
[goalpos(1) ,goalpos(2)] = ind2sub([n n],goalposind);
% uicontrol('Style','pushbutton','String','RE-DO', 'FontSize',12, ...
% 'Position', [10 10 60 40], 'Callback','ASTAR');
⛄ 运行结果
