C++ DFID（部门第一次迭代加深）与IDA*（迭代加深A*）

我想知道这两种算法的优缺点是什么。我想写C++解决，但我不确定应该使用哪个（IDA或DFID）算法。 我找到的最好的文章是，但它似乎太旧了--'93年。有更新的吗

我想艾达会更好，但是？还有其他想法吗

任何想法和信息都会有帮助

谢谢！（：

编辑：一些关于IDA*的好文章和算法的好解释

EDIT2:或该游戏的一些好的启发式函数？我不知道如何想出一些：

查看第3章和第4章，并意识到IDA*很难正确编程。您可能希望尝试递归最佳优先搜索（RBFS），也由R&N描述，或简单的旧A*。后者可以使用

IIRC，R&N在第一版中描述了IDA*，然后在第二版中将其替换为RBF。我还没有看过第三版

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关于你的第二次编辑，我没有研究过这个游戏，但是推导启发式的一个很好的过程是放松问题。你去掉游戏规则，直到你推导出一个启发式易于表达和实现的版本（并且计算成本低）或者，采用自下而上的方法，检查主要规则，看看哪一条允许简单的启发式，然后尝试一下，并根据需要添加其他规则。

Russel&Norvig的书是这些算法的优秀参考书，我会给larsmans一个虚拟的五分，因为他提出了这个建议；但是我不同意IDA*在任何方面有任何价值编程要比*困难得多。我曾经为一个项目做过这样的工作，在这个项目中，我必须编写一个AI来解决一个滑动块难题——一个熟悉的问题，即拥有一个N x N的编号瓷砖网格，并使用单个可用空间来滑动瓷砖，直到它们按升序排列

回顾：

F(n) = g(n) + h(n).

TotalCost = PathCost + Heuristic.

g（n）=路径成本，从初始状态到当前状态的距离

h（n）=启发式，从当前状态到最终状态的成本估算。要成为可接受的启发式（从而确保A*的最优性），在任何情况下都不能高估成本

请记住，迭代深化A*只是A*，对允许遍历的节点的F值有一个限制。该

FLimit

随着每次外部迭代而增加；每次迭代都在深化搜索

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实现A*和IDA*来解决前面提到的滑块难题。您可以看到，我使用了一个带有自定义比较器的

std:：priority_队列

来存储队列中按F值排序的谜题状态。您还将注意到，A*和IDA*之间的唯一区别是添加了一个

FLimit

check和一个外部循环增加这个

FLimit

。我希望这有助于阐明这个问题。

DFID只是IDA*的一个特例，其中启发式函数是常数0；换句话说，它没有引入启发式的规定。如果问题不够小，不使用启发式就可以解决，那么EEMS，你别无选择，只能使用IDA＊（或者某个A*族的其他成员）。换句话说，IDA *并不那么难：AIMA的作者提供的只是LISP代码的大约一半；我想象C++的实现不应该超过两倍。（：但如果我没有错的话，IDA*似乎更适合这个游戏。由于我的研究，我一直相信这是解决这个问题的正确算法。正如你所说的，这很难，我希望有人能在相反的方面说服我……/：）@基里尔：你试过实现任何搜索算法吗？为这类任务选择正确的算法并不是一门精确的科学：你必须尝试几种算法，直到找到一种运行良好的算法。也许你只需要一个简单的算法。啊，你是对的。我没有尝试过。但我没有太多时间进行测试，我只是想知道是否有这类游戏的推荐算法。AddEmUp看起来（有点）像8字谜问题，使用IDA*可以最有效地解决。但我同意你的看法。如果不指定启发式，使用IDA*最有效地解决问题“仍然没有多大意义。我建议尝试使用IDS（或你的来源称之为DFID）在越来越困难的情况下，直到出现故障，然后在出现故障时实施A*或RBF。在实施搜索时有很多选择，这就是为什么还没有人为其编写库的原因。非常感谢您提供的信息和帮助（：感谢。+1感谢您的关注、解释和建议R&N。10qIsn DFID不只是IDA*的一个特例，其中启发式函数始终为0？所以本质上您是在问是否应该使用启发式函数。@怀远：这是一个特例，但没有任何有用的意义。啊，非常感谢您的回答！我一定会告诉您se IDA*+1来自我。非常感谢，这确实帮助了我（：已接受。@Aphex在您的实现中，a*和IDA*的最终迭代使用相同的空间。最初提出的实现（请参阅），作者在IDA*的每个迭代中使用深度优先搜索，其优点是不需要存储a*的打开和关闭列表（DFS期间有一个访问列表，如果图形不是树，则需要存储该列表）。这就是IDA*的思想；您可能会在某个深度（希望是较浅的）内找到解决方案，而无需遍历更深的节点。您和那篇文章描述的似乎是IDDFS-迭代深化深度优先搜索（也称为DFID）-不是A*。