Java 为人工智能创建新的启发式

如何提出迷宫的启发式公式？

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我需要创建一个新的启发式算法来解决迷宫。这是一个简单的迷宫，有一个开始节点、目标节点和几个连接它们的可能道路。启发式是从开始节点开始到目标节点。一位朋友最终使用欧几里德启发式法，将该值乘以2。我试图了解这实际上是如何改进启发式的。

您的讲师非常清楚，您将无法提出一种实用有效的全新启发式。这是有博士学位的人工智能研究人员的工作

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做一些你在课堂上没学过的启发法的研究，并从中汲取灵感，简化或改变一种方法，无论是好是坏。只要确保你能谈论你从哪里得到灵感以及它的优点和缺点。

你的导师非常清楚，你不可能想出一个实用有效的全新启发法。这是有博士学位的人工智能研究人员的工作

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做一些你在课堂上没学过的启发法的研究，并从中汲取灵感，简化或改变一种方法，无论是好是坏。只要确保你能谈谈你从哪里得到灵感，以及它的优点和缺点。

首先，你需要学习并实现解决迷宫问题的所有算法

然后你需要对你在第一步中找到的算法进行比较研究。在此阶段，您可以找到每种方法的优缺点

现在，您需要关注上述方法之一，并更改算法以修复其缺点或使其更好。创造一个全新的启发式方法并不容易，正如我们的朋友（Clunsysyrup）所说的那样，做出贡献是一篇博士论文，可能需要几年时间才能得到一个可接受的结果

请记住，要进行创新，您需要完成此周期：

数据->信息->知识->创新

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你不能跳到最后一步（创新）

首先，你需要学习并实现解决迷宫问题的所有算法

然后你需要对你在第一步中找到的算法进行比较研究。在此阶段，您可以找到每种方法的优缺点

现在，您需要关注上述方法之一，并更改算法以修复其缺点或使其更好。创造一个全新的启发式方法并不容易，正如我们的朋友（Clunsysyrup）所说的那样，做出贡献是一篇博士论文，可能需要几年时间才能得到一个可接受的结果

请记住，要进行创新，您需要完成此周期：

数据->信息->知识->创新

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你不能跳到最后一步（创新）

你可以调整A*以适应迷宫。不管怎样，你确定你需要开发一些全新的东西，并且任务不仅仅是用一些启发式方法解决问题。如果你搜索单词而不是“启发式”，你可能会获得更大的成功。此外，你的目标只是解决迷宫，还是想出一个解决迷宫的“新”算法？答案是否定的，不，你不会的。你可以调整A*来适应迷宫。不管怎样，你确定你需要开发一些全新的东西，并且任务不仅仅是用一些启发式方法解决问题。如果你搜索单词而不是“启发式”，你可能会获得更大的成功。此外，你的目标只是解决迷宫，还是想出一个解决迷宫的“新”算法？答案是否定的，不，你不会的。