啟發式搜尋有著啟發函式f(n) = g(n) + h(n)
每次選擇最小的f(n)進行擴充套件
g(n)為起點到當前的代價
h(n)為當前到終點的估計代價
而h(n)大多數情況下可以用以下的方法求:
如果圖形中只允許朝上下左右四個方向移動,則可以使用曼哈頓距離。
如果圖形中允許朝八個方向移動,則可以使用對角距離。
如果圖形中允許朝任何方向移動,則可以使用歐幾里得距離。
bfs中的a使用優先佇列擴充套件最優的估價
dfs中的a稱為ida*,此演算法限制深度並且在達到深度時返回,當當前深度加估價函式超過深度時也會返回,剪掉了很多分支的樹
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