Algorithm 水壶的启发式函数*

对于经典，甚至对于三个以上的罐子，哪些是可用于A*搜索算法的容许函数

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我知道，但是这个函数显然是不一致的。

有两种通用的方法来设计可接受的启发式。 两者都通过解决一个更简单的问题来工作。启发式值是简单问题中到目标的距离

1.放松 通过忘记负面影响，问题变得简单了。 例如，如果你曾经喝过一夸脱水，那么在需要的时候它总是可用的

2.抽象 由于忽略了一些细节，问题被简化了。 例如，一个简单的目标可以忽略最后一个水罐中的水量

您可以将预先计算的启发式值存储在模式数据库中。关键是更简单的抽象问题，其值是启发值

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谢谢。这些也显示在AIMA第二版中。这些原则适用于谜题或从a到B的路线，并且非常有效，但是这些原则到目前为止对于jugs问题（个人观点）是无效的。要将启发式方法应用于jug问题，请阅读AIMA中的规划。通过将动作表示为一组先决条件和效果，您可以对问题应用任何规划算法。您可以将任何不一致的启发式函数转换为一致的启发式函数。您的启发式估算可以是：

max（来自父节点的估算-行动成本，来自此节点的估算）