通常通過以下指標來衡量：
- 時間復雜度：這是評估算法執行所需時間的量度。它通常用大O符號表示，給出了算法運行時間隨著輸入規模增長的增長率。例如，一個時間復雜度為O(n^2)的算法在處理大規模輸入時會比時間復雜度為O(n log n)的算法慢。
- 空間復雜度：這是評估算法執行所需內存或存儲空間的量度。它也用大O符號表示，給出了算法所需空間隨著輸入規模增長的增長率。例如，一個空間復雜度為O(n)的算法在處理大規模輸入時需要比空間復雜度為O(1)的算法更多的內存。
- 完備性：算法是否總是能夠找到一條從起點到終點的路徑（如果存在的話）。一個完備的路徑規劃算法保證在有限時間內找到一條路徑，或者確定不存在路徑。
- 最優性：算法是否總是能夠找到最短或最優的路徑。對于某些問題，可能存在多個最優解，而算法應至少找到一個。
- 適應性：算法處理不同類型環境地圖的能力。例如，有些算法可能在規則網格上表現良好，而其他算法則更適合處理復雜的非結構化環境。
- 效率：算法在實際硬件上運行時的實際性能，包括CPU時間和內存使用。這可能與理論上的時間復雜度和空間復雜度有所不同，因為它還受到實際數據結構和計算機架構的影響。
- 魯棒性：算法在面對噪聲、不確定性或不完整信息時的表現。魯棒的路徑規劃算法能夠在不利條件下仍能找到合適的路徑。
- 可擴展性：算法處理大規模問題的能力。隨著問題規模的增加，算法的效率應該不會顯著下降。
在實際應用中，選擇路徑規劃算法時，通常需要在上述指標之間進行權衡，以找到最適合特定應用場景的算法。例如，在實時系統中，可能更傾向于選擇時間效率高的算法，而在資源受限的設備上，則可能需要選擇空間效率高的算法。
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