В работе рассматривается задача предсказания эвристик для алгоритма A* в условиях гетерогенных карт с разнообразной структурой препятствий. Предлагается лёгкая трансформерная модель со свёрточным энкодером, обучаемая на синтетических средах, сгенерированных с использованием бета-шума и случайных геометрических объектов. Модель предсказывает корректирующие множители к классическим эвристикам, учитывающие топологию карты. Эксперименты на 20 000 сценариев показали снижение относительной длины пути и числа раскрытых узлов по сравнению с WA* и TransPath, что подтверждает эффективность и практическую применимость подхода.

Дроздов Д.П., Ананикян А.Г. (науч. рук. Ананикян А.Г.) Предсказание эвристик для задачи планирования пути // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/18105