技术博文：Matlab 中的 A*算法与 JPS（Jump Point Search）算法的改进与对比
一、引言
在机器人路径规划领域，A*算法和 JPS 算法是两种非常流行的算法。它们都能够根据特定的
要求，在复杂环境中找到从起点到终点的最佳路径。然而，在计算效率、适用性及鲁棒性方
面，每种算法有其各自的特点。本篇文章将介绍如何利用 Matlab 来改进 A*算法和 JPS 算法，
并进行详细的对比分析。
二、A*算法的改进
A*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估每个节点的代价函数来选择下一步的移动方向。
在 Matlab 中，我们可以定义一个代价函数，并根据地图的特性和障碍物的位置来调整它。
这样，A*算法就可以更有效地找到最优路径。
以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于实现改进的 A*算法：
```matlab
function path = a_star_improved(start, end, map, heuristic)
% 初始化...
% 定义代价函数...
% 执行 A*算法...
% 返回路径...
end
```
在这个代码中，`start`和`end`是起点和终点的坐标，`map`是自定义的地图，`heuristic`是代
价函数。通过调整代价函数，我们可以根据具体需求来优化 A*算法的性能。
三、JPS 算法的改进及跳点搜索
JPS（Jump Point Search）算法是一种基于跳跃点的路径搜索算法，它能够在复杂环境中快
速找到路径。在 Matlab 中，我们可以利用跳点搜索的思想来改进 JPS 算法，使其在寻找路
径时更加高效。
在 JPS 算法中，跳点是一种特殊的节点，它能够跳过一些不必要的节点，从而加快搜索速度。
我们可以通过分析地图的特性和障碍物的位置来选择合适的跳点。
以下是一个简化的 JPS 算法的 Matlab 代码示例：
```matlab
function path = jps_improved(start, end, map)
% 初始化...
