Artificial intelligence 如何确定一个算法的启发式，比如a*，是一个很好的方法
我最近学习了一个*算法，我知道在寻找潜在路径时需要一个启发式值，我也知道启发式的一致性和可容许性是什么。但我很困惑，什么样的启发式是好的，为什么它是好的Artificial intelligence 如何确定一个算法的启发式，比如a*，是一个很好的方法,artificial-intelligence,heuristics,Artificial Intelligence,Heuristics,我最近学习了一个*算法，我知道在寻找潜在路径时需要一个启发式值，我也知道启发式的一致性和可容许性是什么。但我很困惑，什么样的启发式是好的，为什么它是好的 顺便说一句，启发式是如何工作的？在我看来，选择启发式主要取决于问题。然而，如果以一种面向目标的方式理解问题，那么选择一种启发式方法就会变得更容易。至少我是这么做的。我的想法是： 启发式在目标状态下计算为零。 那么，所有的场景是什么？目标值为零的所有函数是什么 可能的启发式方法 剩余的食品托盘数量？ 当前托盘到下一个未探测托盘的距离？ 网格中未勘
顺便说一句，启发式是如何工作的？在我看来，选择启发式主要取决于问题。然而，如果以一种面向目标的方式理解问题，那么选择一种启发式方法就会变得更容易。至少我是这么做的。我的想法是： 启发式在目标状态下计算为零。 那么，所有的场景是什么？目标值为零的所有函数是什么 可能的启发式方法
所以，我相信，你可以通过把自己放在目标上来选择启发 陈述，然后回顾，看看你在这个项目上完成了什么 对。所以从某种意义上说，启发式不过是 需要完成的工作（目标值为0）
在我看来，选择启发式方法主要取决于问题。然而，如果以一种面向目标的方式理解问题，那么选择一种启发式方法就会变得更容易。至少我是这么做的。我的想法是： 启发式在目标状态下计算为零。 那么，所有的场景是什么？目标值为零的所有函数是什么 可能的启发式方法
所以，我相信，你可以通过把自己放在目标上来选择启发 陈述，然后回顾，看看你在这个项目上完成了什么 对。所以从某种意义上说，启发式不过是 需要完成的工作（目标值为0）
我认为这完全取决于问题。你有什么具体问题要解决吗？像TSP或数字混乱？例如，一个吃豆人在栅格地图中，有不止一个食物托盘可以吃。如何用最少的节点吃掉所有的食物托盘？我认为这完全取决于问题。你有什么具体问题要解决吗？像TSP或数字混乱？例如，一个吃豆人在栅格地图中，有不止一个食物托盘可以吃。如何吃所有的食物托盘与最少的节点被扩大？谢谢你的答复。但我还是很困惑，到底什么是好的启发？基于吃豆人问题，你能告诉我你提出的可能的启发式方法吗？我没有吃豆人的有效代码。但是看看这里。*中最短路径问题的工作代码。如果地图有多个目标，我们是将每个目标的总启发式作为启发式返回，还是每次只返回一个？请看这里。读完整条线索后，我还是不知道。谢谢你的回复。但我还是很困惑，到底什么是好的启发？基于吃豆人问题，你能告诉我你提出的可能的启发式方法吗？我没有吃豆人的有效代码。但是看看这里。*中最短路径问题的工作代码。如果地图有多个目标，我们是将每个目标的总启发式作为启发式返回，还是每次只返回一个？请看这里。读完整条线索后，我还是不知道。无论如何谢谢你