为什么要提出启发式方法？

Question

我对启发式的本质有一点混淆。

我们知道启发式方法无需为所有输入实例提供正确的输出 但是，为什么要提出启发式方法？

Answer 1

启发式算法用于权衡性能（通常是执行速度，但也包括内存消耗），具有潜在的准确性或通用性。例如，您的防病毒软件使用启发式方法来表征病毒的外观，并可以利用该信息来确定应该花费更多时间分析哪些文件。一个好的启发式产品具有以最低成本节省大量时间的特性。

在图遍历理论中，A *搜索算法的启发式方法不一定是完美的。它只需要具有小于或等于目标状态的真实成本的预测成本函数h（x），以便保证最优解。 h（x）越接近真实成本，就会越快找到最佳解决方案。

Answer 2

让我举一个例子，可以帮助您了解启发式的重要性。 在人工智能中，搜索问题主要分为盲搜索和定向搜索。盲目搜索是你使用BFS和DFS等算法的地方，有一个原因是它们被称为盲目搜索，他们对你应该去的方向一无所知，你只需要探索和探索，直到你到达目标节点，想象这些算法的时间和空间复杂性。

现在，如果您查看定向搜索算法（例如A *），您可以在其中使用某种启发式函数，或者简单地说明您应该采取下一步的方向。

虽然启发式方法不能保证最好的结果，但会尝试为您提供更好的解决方案，有时甚至是最好的解决方案。有很多类问题（例如你玩的游戏），更好的解决方案可以完成任务，而不是浪费这么多时间和空间来寻找最佳解决方案。
我希望它有所帮助。