如果您有一组可接受的启发式算法：h1,h2,h2,...,hn
h = max(h1,h2,h2,...,hn)如何成为支配他们的可接受的启发式算法？
不是更低的h（n）值吗？
对于A *，f = g + n，具有最低f的元素将从列表中删除。所以不应该让min给出支配性的启发式算法吗？
答案 0 :(得分：1)
可接受的启发式算法永远不会高估达到目标状态的成本。也就是说，它的估计值将低于实际成本或实际成本，但绝不会更高。这对于像A *搜索这样的贪婪方法来说是必需的，以找到全局最佳解决方案。
例如，假设您找到了成本为10的解决方案。最佳解决方案的成本为8.您没有使用可接受的启发式算法，并且对于真正具有成本8的解决方案的启发式估计是12（它过高估计）。由于您已经拥有成本为10的解决方案，A *永远不会评估最佳解决方案，因为估计它会更昂贵。
理想情况下，您的启发式算法应尽可能准确，即可接受的启发式算法不应过分低估真实成本。如果确实如此，A *最终仍会找到最佳解决方案，但这样做可能需要更长的时间，因为它会根据您的启发式尝试很多看起来不错的解决方案，但结果却很糟糕。
这就是你的问题的答案所在。您的启发式h1, ..., hn都是可以接受的，因此他们估算的成本等于或小于真实成本。因此，根据定义，这组估算的最大是与实际成本最接近的估计值（请记住，您永远不会高估）。在理想情况下，这将是确切的成本。
如果你要采用最小值，你最终会得到距实际成本最远的估计值 - 如上所述，A *仍然会找到最佳解决方案，但是以低效率的方式。