假设我想改变A *中的逻辑，试图找到最有用的路径（即增益最高的路径）而不是找到最短路径（即成本最低的路径）。 / p>
在我的情况下，目标不是固定为唯一的结束节点。节点定义为距起点距离B的任何节点。
在vanilla版本中（“找到最短路径”）我不需要高估成本（即找到一个小于或等于实际成本的启发式方法）。
在我的修改版本中（“找到最有用的路径”），边缘用实用程序标记而不是成本，并且我希望最大化最终增益，给定通过最大值的约束B边缘。我是否应高估实用程序（即找到一个大于或等于真实效用的启发式算法）才能使A *工作？
编辑：更正式化，让
f(n) = g(n) + h(n)
是节点的实用程序，由：
组成g(n)：从起始节点到n h(n)：启发式，即从n到目标时获得的估算（目标是距离起点的距离为B的节点）是否应高估h(n)并f(n)最大化以确定最佳路径？
请注意B是一个预算，因此可以完全花费，即没有必要找到一个短于B步的路径。
答案 0 :(得分：1)
您的问题是longest path problem，强NP-Hard 。这意味着，不仅（几乎可以肯定）没有快速的精确算法，而且还有（几乎可以肯定）没有好的近似算法。
不幸的是，您不得不蛮力，或采用各种global optimization技术，如退火，遗传编程等。
正如@Charles建议的那样，否定边权重的符号将不起作用，因为A *无法处理负边权重。 可以处理负边缘权重的other algorithms仍然无法处理负循环。