3 A Star算法分析（A Star algorithm analysis）
A Star算法最初来源于DFS与BFS两种搜索策略，将各种不同的搜索问题抽象为搜索树的形式，为其后进行的优化打下基础。A Star算法作为启发式算法中重要的一种，被广泛应用在最优路径求解和一些策略设计的问题上。A Star算法的核心部分，是其中一个估值函数f（n）=g（n）+h（n）的设计。A Star算法的核心是每次选取下一个当前搜索点时，是从全部已探知的但未搜索过的点中，选取f值最小的结点进行展开。而所有“已探知的但未搜索过点”可以通过一个按f值升序的队列（即优先队列）进行排列。这样，在整体的搜索过程中，只要按照类似广度优先的算法框架，从优先队列中弹出队首元素（f值），对其可能子结点计算g、h和f值，直到优先队列为空（无解）或找到终止点为止[3]。A Star算法与BFS和DFS的关联在于，当g（n）=0时，类似于DFS，当h（n）=0时，类似于BFS。
4 软件程序类设计（Software program class design）
系统主要包含UML整体图、Main类、Map2D类、MapOperator类、MapTemp类、PathFinder类、TileAssemble类、TileObjectAbstract类等。在Main类里，通过构建run线程，控制程序界面的显示，加入键盘监听，用来显示菜单以及各类结点的显现。利用Map2D类初始化程序界面，设定界面的宽和高，并且规定了模拟中各节点的大小。使用MapOperator类设定宽度值、长度值以及地点、终点和障碍物的坐标，绘出界面背景以及路径。MapTemp类作为地图类，作用为初始化地图、障碍物等。PathFinder类为算法的核心类，用于构建OpenList与CloseList，增加寻找邻居节点方法、寻找周围最合适节点方法以及构建路径结构方法。TileAssemble继承TileObjectAbstract类，并构建了Start类、Empty类、Block类、Goal类、Path类，可以在面板上画出不同类型节点。TileObjectAbstract类作为一个抽象类，用来判断路径中所寻找的节点是否为障碍物，并且使用displayMyself方法绘出各种元素。
5 系统实现（System implementation）
为了使模拟软件更加易用，直接采用提示面板的方式，用空格键控制菜单的显示与消失。菜单内容上做到了简洁明了。
部分核心代码如下：
public class PathFinder {
private LinkedList m_openList；
private LinkedList m_closedList；
public PathFinder（）{
this.m_openList = new LinkedList（）；
this.m_closedList = new LinkedList（）； }
public LinkedList findPath（Map2D map） throws NullPointerException， ClassNotFoundException{
this.m_openList.clear（）；
this.m_closedList.clear（）；
Point start = new
Point（map.getTile（TileAssemble.Start.class.getName（）））；
Point goal = new Point（map.getTile（TileAssemble.Goal.class.getName（）））；
……
6 系统测试（System test）
（1）普通路径测试。对于普通路径的测试，模拟软件正常的给出了所对应的模拟路线，未出现意料之外的状况发生。由此，对于普通路径的寻找与测试，符合预期，故本模拟软件在实际使用中，可以对于日常大多数普通路径进行模拟，并且都能够给出较为便捷、直观的预测路径。
（2）狭长形陷阱测试。为了充分测试现实中可能出现的路况问题，防止车辆在配送过程中陷入狭长形陷阱，此处模拟线路，可以通过预判以及计算路径花费，正确的避开狭长形陷阱，符合预期。
（3）圆弧形陷阱测试。测试圆弧形陷阱，模拟软件仍能够避开陷阱，而选取较优线路，符合预期。
参考文献（References）
[1] CayS.Horstmann.Java核心技术[M].北京：电子工业出版社，
2011.
[2] 王庆等.电子商务环境下物流配送路径优化研究[J].天津商业
大学学报，2010，（03）：27-30.
[3] 周春辉，李诗高.Dijkstra算法与A*算法研究[J].软件导刊，2007，
（1）：102-103.
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