在A *中使用可接受和一致的启发式方法

Question

有人有一个简单和/或直观的解释，为什么你必须在A *中使用一个可接受的启发式，以及你为什么“应该”使用一致的启发式？

Answer 1

<强>容许：

确保我们认为达到目标所花费的成本不会超过实际成本。

如果实际成本高于实际成本，我们实际上可能最终采取更昂贵的路径，因为实际成本可能比我们认为这条路径的成本更便宜。

<强>一致：

如果我们向目标迈进，我们不应该突然认为到达目标需要的时间比我们刚刚做的要长。 ^[1]

如果我们接近目标并且我们突然认为从这里到目标需要更长的时间，我们可能最终会在我们最终到达目标之前探索一大堆其他路径，我们可以想到那些可能更便宜。

[1]：我只是在谈论我们认为这需要多长时间，而不是已经花了多长时间 - 所以，我们可能认为需要10分钟但是，在旅行了5分钟后，我们现在想我们还有7分钟的时间 - 这很好，但如果我们认为我们有超过10分钟的时间，那就不太好了。

Answer 2

这只是为了让你说找到的结果是“最优的”，你可以使用你想要的任何启发式，只是更难以证明找到的结果是最优的。

例如，当您高估到目标节点的距离时，实际距离可能小于估计的距离。因此，找到的结果可能会被标记为“最佳”，而仍有更好的解决方案。