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启发式搜索

【这一章在某些地方笔者自己也没完全弄清楚,比如在递归最优搜索处没有找到一个很好的例子来理解,比如如何选择启发式函数等等一系列的问题,希望有大神能指明讲解。所以本章重要的只是介绍A*算法流程和简单优化并介绍引出一些改进的A*算法】

使用评估函数

除了搜索过程不是从开始节点统一向外扩展外,本章描述的搜索过程有点像广度优先搜索,不同的是,它会优先顺着有启发性和具有特定信息的节点搜索下去,这些节点可能是到达目标的最好路径。我们称这个过程为最优(best-first)或启发式搜索。下面是其基本思想。

我们常常可以为最优搜索制定好评估函数。如在8数码问题中,可以用不正确位置的数字个数作为状态描述好坏的一个度量,将这个标准应用于8数码问题中。如下图所示。

 

下,可以看到搜索相当直接的朝着目标进行。

这个例子提出了两个重要的问题。

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