Algorithme A*

Algorithme A*
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Problèmes liés
Algorithme de recherche de chemin (d), algorithme de la théorie des graphes (en), complete search algorithm (d)[1], admissible search algorithm (d)[2]Voir et modifier les données sur Wikidata
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À l'origine de
Complexité en temps
Pire cas
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Complexité en espace
Pire cas
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En informatique, plus précisément en intelligence artificielle, l'algorithme de recherche A* (qui se prononce A étoile, ou A star en anglais) est un algorithme de recherche de chemin dans un graphe entre un nœud initial et un nœud final tous deux donnés[4]. En raison de sa simplicité il est souvent présenté comme exemple typique d'algorithme de planification, domaine de l'intelligence artificielle. L'algorithme A* a été créé pour que la première solution trouvée soit l'une des meilleures, c'est pourquoi il est célèbre dans des applications comme les jeux vidéo privilégiant la vitesse de calcul sur l'exactitude des résultats. Cet algorithme a été proposé pour la première fois par Peter E. Hart, Nils John Nilsson et Bertram Raphael en 1968[5]. Il s'agit d'une extension de l'algorithme de Dijkstra de 1959 (p. 30-31 dans[6]).

  1. « https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/2003-04/intelligent-search/astar.html » (consulté le ) : « A* is a best-first search algorithm that relies on an open list and a closed list to find a path that is both optimal and complete towards the goal. »
  2. « https://ieeexplore.ieee.org/document/10050009 » (consulté le ) : « The A* algorithm is a well-known example of heuristic-based algorithms that is guaranteed to find the least-cost path to a goal state if the heuristic used is admissible, which means that it never overestimates the real cost from the current state to the goal. »
  3. a et b « https://www.baeldung.com/cs/a-star-algorithm » (consulté le )
  4. (en) « Near Optimal Hierarchical Path-Finding »
  5. (en) P. E. Hart, N. J. Nilsson et B. Raphael, « A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths », IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC4, vol. 4, no 2,‎ , p. 100–107 (DOI 10.1109/TSSC.1968.300136)
  6. Steven M. LaValle, Planning Algorithms, (lire en ligne)

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