A*與“一般的啟發式”
最佳優先搜尋的估價函式是 h(當前狀態到目標狀態的預估代價);
A* 搜尋的估價函式是 g+h(當前狀態已消耗的代價+當前狀態到目標狀態的預估代價)。
因此可以這樣感性地解釋:最佳優先搜尋是為了快速找到一個解,而 A* 是為了快速找到一個最優解。
相關文章
- 啟發式合併
- A*啟發式搜尋
- SOAR的啟發式規則建議
- Android啟發式尋路Android
- 處理高併發的一般思路
- 我們一般的前端開發流程前端
- 樹上啟發式合併
- 物件陣列與一般陣列的區別物件陣列
- js版九宮格拼圖與啟發式搜尋(A*演算法)JS演算法
- TSP問題(換位表達,啟發式交叉,啟發式變異)C++實現C++
- 樹上啟發式合併總結
- 人工智慧 (09) 啟發式搜尋人工智慧
- DDD關鍵系統啟發式思考的入門 - wulrich
- jQuery的沒落和技術發展的一般規律jQuery
- 機器視覺系統的一般構架與組成視覺
- 啟用函式的作用函式
- 【scikit-opt】七大啟發式演算法的使用演算法
- RUI:受 SwiftUI啟發的實驗性宣告式Rust UI庫UISwiftRust
- [譯] 移動介面設計的 10 項啟發式原則
- Java開發面試要求一般有哪些?Java面試
- 【效能優化】quicklink:實現原理與給前端的啟發優化UI前端
- dsu on tree (樹上啟發式合併) 詳解
- 一文詳解啟發式對話中的知識管理
- 12個美麗的網站與受到日出啟發的配色方案網站
- async await函式效能與Promise併發AI函式Promise
- 淺談分散式計算的開發與實現(一)分散式
- 基於Scrapy分散式爬蟲的開發與設計分散式爬蟲
- 效能優化指南:效能優化的一般性原則與方法優化
- 微服務開發的意義 微服務與分散式的關係微服務分散式
- HDU7458-啟發式合併最佳化DP
- 運籌優化(十四)--離散優化的啟發式演算法優化演算法
- 策略程式的一般架構架構
- 一般格式
- 分散式中幾種服務註冊與發現元件的原理與比較分散式元件
- 從零入門 Serverless | 函式計算的開發與配置Server函式
- 一般管理系統與公有云管理系統的區別是什麼?
- 提問:遊戲測試與一般的軟體測試的區別在哪裡?遊戲
- 啟用函式(activation functions)二三事-性質、作用與選擇函式Function