为什么DFS不是最优的，但BF是最佳的

Question

我脑子里已经有了这个问题，但从来没有得到合理的答案：

通常在人工智能课程中，当涉及到搜索时，总是说BFS是最优的但是DFS不是，但是我可以拿出许多用DFS显示的例子，我们甚至可以更快地得到答案。所以有人可以解释一下吗？我错过了什么吗？

Answer 1

最佳，如“产生最佳路径”，而不是“是最快的算法”。在状态空间中搜索目标路径时，DFS可能会产生比BFS更长的路径。请注意，BFS仅在操作未加权时才是最佳选择;如果不同的动作有不同的权重，你需要像A *这样的东西。

Answer 2

这是因为最优策略是指其返回的解决方案最大化效用的那个。

对此，没有任何保证 DFS找到的第一个解决方案是最优的。另外BFS在一般意义上并不是最优的，所以你的陈述是错误的。

这里的要点是保证某个搜索策略总是返回最佳结果。在特定情况下，任何策略都可能是最好的，但通常（特别是在AI中），你不知道在什么具体情况下，你最多会对这种情况有一些假设。

但是，当搜索树有限时， DFS是最佳的，所有操作成本都相同，并且所有解决方案都具有相同的长度。无论如何限制这一点，有一类重要的问题可以满足这些条件：CSP（约束满足问题）。也许你想到的所有例子都属于这个（相当常见的）类别。

Answer 3

你可以参考我对this问题的回答，其中我解释了为什么DFS不是最优的，以及为什么BFS不是解决无知状态空间搜索问题的最佳选择。

Answer 4

您可以参考下面的链接，其中考虑了树的示例，并用两种方法都将其解决。 link