我试图理解如何确定坐标图的真实成本是什么（h *（n）），以便确定一个可接受的启发式算法。
在普通坐标图中，真实成本是从一个坐标到另一个坐标是曼哈顿距离（假设运动仅限于相邻网格方格）？如果是这样，那么直线距离对于这类问题是一种可接受的启发式算法吗？
即。 （0,1）至（21,35）MHD = 55且SLD = 39.96单位
如果在坐标之间存在障碍物（即迫使路径在其周围重新路由的形状），曼哈顿距离，而不是“真实成本”是否有效作为可接受的启发式（真正的成本会需要手动计算我猜？）？ SLD也应该是一个可接受的启发式算法，但不会像MHD一样占主导地位。
总而言之，在坐标图中，真实成本是MHD还是SLD的有效启发式？并且在具有障碍物的坐标图中，真实成本通常>>对于MHD？
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假设您处于一个网格世界，其中唯一允许的移动是N,S,W,E（或一般的adiacent小区）是。
曼哈顿距离将是真正的成本（甚至是最好的启发式！）
SLD当然会比代表MHD的{{1}}更小但信息量更少。
如果你的道路上有障碍h*永远不会高估目标的真实成本，可以接受。您可以使用它来解决问题，但当然，在节点扩展方面，解决方案不会像没有障碍一样好。
当你可以对角移动时，这不成立，但这是一个不同的故事。
最后，MHD支配每个州的MHD因此它是一个更好的启发式函数，因为它们都是可以接受的。