我在使用A*搜索算法实现《弹跳机器人》游戏。游戏的目标是将特定的机器人移动到棋盘上的特定位置。棋盘上可能有多个墙壁，并且还有其他三个机器人可以移动。

我目前使用曼哈顿距离作为启发式函数，但这种方法在某些情况下无法正常工作，有时会陷入无限循环。我认为这是因为棋盘上存在障碍物的缘故。

在这种情况下，最佳的启发式函数是什么？

这是A*搜索函数的代码。它接收启发式函数作为输入。节点是一个对象，包含当前状态和当前棋盘的信息。

def astar_search(problem, h, display=False):    h = memoize(h or problem.h, 'h')    return best_first_graph_search(problem, lambda n: n.path_cost + h(n), display)def best_first_graph_search(problem, f, display=False):    f = memoize(f, 'f')    node = Node(problem.initial)    frontier = PriorityQueue('min', f)    frontier.append(node)    explored = set()    while frontier:        node = frontier.pop()        if problem.goal_test(node.state):            if display:                print(len(explored), "paths have been expanded and", len(frontier), "paths remain in the frontier")            return node        explored.add(node.state)        for child in node.expand(problem):            if child.state not in explored and child not in frontier:                frontier.append(child)            elif child in frontier:                if f(child) < frontier[child]:                    del frontier[child]                    frontier.append(child)    return None

回答：

A*使用的启发式函数绝不能高估成本。由于在《弹跳机器人》中，一个移动可以移动任意距离，曼哈顿距离作为启发式函数是行不通的。

我能想到的唯一有效的启发式函数是“如果不在同一行或同一列，则为2；否则如果不是最终目标，则为1”，因为无法进行对角线移动。