我对启发式功能的“数学”无菌感到非常困难。我今天在AI课上梦见了3分钟，我错过了解释。有人可以向我解释如何计算启发式函数是否可以接受？我发布了这个（是h5 =（h1 + h2 + h3）/ 3可以接受吗？）但老实说，我不一定是这个问题。我只是通过例子更好地理解。
另外，我有“AI：现代方法”一书，但我找不到一个例子。如果你知道我在哪里找到一个，我将不胜感激。
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首先，我们回想一下，如果启发函数永远不会过高估计达到目标的成本，那么它就是可以接受的。这意味着什么？
简而言之，这意味着，如果启发式函数为状态h 返回值x，则没有真正的解决方案，成本较低x 。例如，对于寻路，当前点和目的地之间的欧氏距离是可以接受的，因为没有路径可以缩短直线！换句话说，可接受的启发式总是乐观的。
现在，我们可以回到你的问题了。我们有三个可接受的启发式h1，h2和h3，我们希望找到这三个函数的平均值是否也可以接受。现在，我们可以从X(s)到目的地调用s 最佳可能的费用（换句话说，就是最优解决方案的费用）。 X的值显然是未知的，但它会很有用。
由于h1，h2和h3是可以接受的，因此我们知道对于任何州s：
h1(s) < X(s)（请记住：h1永远不会高估最优成本！）h2(s) < X(s) h3(s) < X(s) 然后，因为h5是其他三个函数的平均值，我们确切知道，对于每个状态，它都在min(h1(s),h2(s),h3(s))和max(h1(s),h2(s),h3(s))之间。所以我们可以说每个州s：
h5(s) <= max(h1(s),h2(s),h3(s)) <= X(s)
同样h5也可以接受。