タスマニアのラクダのパズルを解くために A* アルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか?

タスマニア ラクダ パズル コードのパフォーマンスを最適化する方法?

このコードは、A* アルゴリズムを使用してタスマニア ラクダ パズルを解くことを目的としています。ただし、コード内のボトルネックによりパフォーマンスが低下しています。

パフォーマンスの問題の特定

一連のスタック トレースにより、時間の大部分が astar 関数の 80 行目に費やされていることがわかります。 :

openlist.put((current.g + heuristicf(neighbor), node(neighbor, current.g + 1, current)))

この行には複数の操作が含まれています:

• 加算整数の
• heuristicf() の呼び出し
• 新しいノード オブジェクトの作成
• オープン リストへの追加

これらの操作を別々に分離する線は速度低下の原因を特定するのに役立ちます。ただし、隣接する配置に対するヒューリスティックの繰り返し計算が潜在的なパフォーマンスのボトルネックであることは明らかです。

パフォーマンスの問題への対処

コードのパフォーマンスを向上させるには、次の提案を検討してください。

• 複数の再計算を避けるために、各配置のヒューリスティック計算の結果を辞書に保存します。
• 不必要な計算や反復を削減できる領域を特定することで、ヒューリスティック関数を最適化します。
• 解までの距離をより正確に推定できる代替ヒューリスティック関数を検討します。
• ソートと次に低いリストの検索に費やす時間を短縮するために、ソートされたリストなど、オープン リストに別のデータ構造を使用することを検討してください。
• 隣接する配置が繰り返し生成されることを避けるために、隣接する配置にキャッシュ メカニズムを実装します。
• 特にコードが大量の時間を費やしている場合は、並列処理技術を利用して複数のコア/プロセッサーにワークロードを分散します。ヒューリスティックのような計算量の多い関数にかかる時間が短縮されます。

これらの最適化を実装することで、パフォーマンスが向上します。コードの部分が大幅に改善され、より大きなパズル インスタンスをより効率的に解決できるようになります。

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