三角剖分A *（TA *）寻路算法

我需要帮助来了解Demyen在他的论文《基于有效三角剖分的寻路》（第76-81页）中描述的Triangle A *（TA *）算法。

他描述了如何使常规A *算法适用于三角剖分，甚至在到达/扩展最终节点之后也可以搜索其他可能更理想的路径。当最终节点展开时，常规A *停止，但是在三角图中使用时，这并不总是最佳路径。这正是我遇到的问题。

第78页的图5.4中说明了此问题：

我了解如何计算论文中介绍的g和h值（第80页）。

而且我认为搜索停止条件是：

if (currentNode.fCost > shortestDistanceFound)
{
    // stop
    break;
}

其中，currentNode是从打开列表（优先级队列）中弹出的搜索节点，其f得分最低。shortestDistanceFound是到目前为止找到的最短路径的实际距离。

但是，如何从以后的搜索中排除以前找到的路径？因为如果再次进行搜索，显然会找到相同的路径。我是否要重置已关闭的列表？我需要修改某些内容，但是我不知道需要更改什么。该论文缺少伪代码，因此会有所帮助。

我尚未实现此功能，但在阅读时，我认为您会执行以下操作：

shortestDistance = infinity
do A* with modified g cost
    if node.fCost > shortestDistance (section 5.5)
        don't open node
    if node.isGoal()
        run funnel algorithm (string pulling)
        update shortestDistance

区别在于，即使您找到了通往目标的路径，也不一定是最短的路径。但是，您将继续改进最短路径的上限，这意味着您不必打开所有节点。最终，您的开放集应该为空，而到目前为止找到的最佳路径应该是最短的。

他描述的修改后的g成本似乎被低估了，所以我对它在实践中的效果表示怀疑。