Question

贪婪最佳优先搜索算法是否与最优先搜索算法不同？

wiki page有一个关于贪婪BFS的单独段落，但有点不清楚。

我的理解是，Greedy BFS只是BFS，维基百科算法中的“OPEN最佳节点”是一个为节点计算的启发式函数。所以实现这个：

OPEN = [initial state]
CLOSED = []
while OPEN is not empty
do
 1. Remove the best node from OPEN, call it n, add it to CLOSED.
 2. If n is the goal state, backtrace path to n (through recorded parents) and return path.
 3. Create n's successors.
 4. For each successor do:
   a. If it is not in CLOSED: evaluate it, add it to OPEN, and record its parent.
   b. Otherwise: change recorded parent if this new path is better than previous one.
done

“来自OPEN的最佳节点”是一个启发函数，用于估计节点与目标的接近程度，实际上是Greedy BFS。我是对的吗？

编辑：评论Anonymouse的回答：

所以基本上贪婪的BFS不需要“OPEN列表”，而且应该仅根据当前节点做出决定？这个算法是GBFS：

1. Set START as CURRENT node
2. Add CURRENT to Path [and optinally, to CLOSED?]
3. If CURRENT is GOAL, exit
4. Evaluate CURRENT's successors
5. Set BEST successor as CURRENT and go to 2.

Answer 1

“最佳第一”可以允许修改决定，而在贪婪算法中，决策应该是最终决定，而不是修改。

例如，A * -search是最佳搜索，但并不贪心。

但请注意，这些术语并不总是使用相同的定义。 “贪婪”通常意味着决定永远不会被修改，最终接受次优解决方案，从而有利于改善运行时间。但是，我打赌你会发现“贪婪”用于“最佳第一+深度优先”的组合情况，如“尝试扩展最佳下一步直到我们达到死胡同，然后返回上一步并继续那里的下一个最好的“（我称之为”优先深度优先“）。

此外，它取决于您所谈论的抽象级别。 A *在“建立路径”中并不贪心。保持一大堆开放路径很好。然而，“将搜索空间扩展到真正的最短路径”是贪婪的。

Answer 2

BFS是tree search and graph search algorithms的一个实例，其中根据评估函数f(n) = g(n) + h(n)选择一个节点进行扩展，其中g(n)是从根到{{1}的路径的长度}和n是从h(n)到目标节点的路径长度的估计值。在BFS算法中，选择评估最低的节点（即最低n）进行扩展。

贪婪BFS使用以下评估函数f(n)，它只是启发函数f(n) = h(n)，它估计h(n)与目标的接近程度。因此，贪婪的BFS尝试扩展被认为最接近目标的节点，而不考虑先前收集的知识（即n）。

总而言之，这些（类似的）搜索方法之间的主要区别在于评估功能。

作为旁注，A *算法是一种最好的搜索算法，其中启发式函数g(n)是一个可接受的启发式算法（即h总是低估完美的启发式函数{ {1}}，适用于所有h）。 A *不是一个gredy BFS算法，因为它的评估函数是h*。

Answer 3

据我所知，“最佳优先搜索”只是特定搜索技术的集体名称，您可以使用启发式评估函数h（n）。因此，A *和贪婪的最佳优先搜索是属于此类别的算法。

贪心最佳优先搜索算法是否与最佳优先搜索算法不同？

3 个答案: