Artificial intelligence 波束搜索中的排序

虽然我对beam搜索有很好的理解，但我对beam搜索有一个疑问。当我们选择n个最佳路径时我们应该对它们进行排序，还是简单地按照它们存在的顺序保存它们，然后丢弃其他昂贵的节点

我对此搜索了很多，但每个地方都说保持最好。我们是否应该对它们进行分类

我认为我们应该对它们进行排序，因为通过应用排序，我们将快速到达目标节点。但我想确认我的分类想法，直到现在我还没有找到它

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如果您能帮助我改进我的概念，我将不胜感激。

****Beam search使用广度优先搜索来构建其搜索树。在树的每一级，它生成当前级别的所有状态继承者***

按照启发式成本的递增顺序对它们进行排序

***。然而，它只在每个级别存储预定数量的最佳状态（称为波束宽度）。下一步只扩大这些国家。光束宽度越大，修剪的状态越少。对于无限宽的波束，不会修剪任何状态，波束搜索与宽度优先搜索相同。 注：（我在搜索过程中从维基百科获得了这些信息。）可能会有所帮助****

我们是否应该对它们进行分类

是的，你应该把它们分类。您可以使用所有步骤的平均概率，通过追踪每个步骤的根，对所有可能性进行排序。您应该保留所有历史概率或相关节点的概率

“昂贵节点”是什么意思？你能不能在查询部分再扩展一点？