コア式：F = G + H
ボックスの移動の総コスト - F
G - 現在のブロック（開発：G *はコスト要因の移動コストを=）の開始点に移動するのコスト
H - 移動の推定コストのエンドポイントに現在の正方形（すなわち、エンドポイントへのこの点までマンハッタン距離）
スターアルゴリズムはまた、2つのリストを使用する必要があります。
オープンリスト - ラティスのすべてを記録するには、オプションを検討することができます
クローズドリスト - すべてのグリッドを記録するために使用さはもはや考えられません
事前経路探索領域は、各ボックスが電流を表すF値を有すると仮定すると、経路探索、ケースのエンドポイントの開始点を決定する際の障害物グリッドの代表を含め、いくつかのグリッドに分割されていますボックスのために検討中のルートを行くことを選択。
スター経路探索発想は単純である間：出発点から、グリッドのすべてのステップは、それがエンドポイントに到達するまで行くために最小のコストを選択します。
スターアルゴリズムの擬似コード：
現在の点Pに、記録開始点
閉じたリストにBの、現在の点P
Cは、点Pの近くのポイントを探し、近傍点Fの計算値、及び親ノード集合Pを示しています開閉リストポイントも隣接する場合には、オープンリストに入れ
それ以外の場合は継続し、dは、エンドポイントに到達する前に何の説明は、経路探索が失敗し、アルゴリズムが終了すると、すべての可能なパスがポイントを見つけるために行われていないがあれば、オープンリストは、空であるかどうかを判断します。
E、Fは、パス経路探索の次のステップとして、オープンリストからポイントの最小値を思い付きます。
fは、点が終点であるか否かを決定するために、およびそうであれば、成功への道、アルゴリズムの終わりを見つけるために、そうでない場合続けます。
Gは、現在の点は、Pを点Cのステップに戻ってジャンプするように設定されています。