Algorithm 双向A*（A星）搜索

我正在实现一个双向a*搜索（搜索中的双向是同时从起点和终点执行的，当这两个搜索相遇时，我将得到我的最短路径——至少有一点额外的逻辑）

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有没有人有过单向a*和双向（！）的经验？我能期望什么样的性能提升？我估计至少可以将搜索时间减少一半，但我能看到这样做带来的更大收益吗？我正在使用该算法来确定道路网络上的最短路线——如果这有任何关系的话（我读过MS的“到达”算法，但我想朝着这个方向迈出一小步，而不是直接跳进去）。

在最好的情况下，它应该以O（b^（n/2））而不是O（b^ n）运行，但这只是在你幸运的情况下：）

（其中b是分支因子，n是单向a*将考虑的节点数）

这一切都取决于两个搜索是否容易相遇，如果它们在搜索的早期找到了一个很好的中间点，那么你就浪费了很多搜索时间，但是如果它们向完全不同的方向分支，你可能会得到比简单的a*更慢的结果（因为所有额外的簿记）

你可能想尝试一下 有一个基准测试脚本将其与标准astar进行比较

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（对于NY城市道路数据，它似乎有30%的时间效益）

< P>你可以考虑集群作为更有效的助推器。另请参见

注意-问题标题以单词形式重复A*，以便于搜索。仅供参考：这里有一个指向MS论文的链接，题为Reach for A*（A-star）：谢谢Michael-一些额外的研究表明，我不太可能幸运-双向A*据说在同一节点上的两个方向会聚时相当尴尬。我可能会试一试，或者更可能会投入一些时间来计算覆盖范围。在更大的数字上，当进行双向搜索时，你显然会赢。微软研究实验室使用这种算法，但有很多更复杂的改进。