可接受性不保证A *的最优性?

时间:2018-05-07 13:02:18

标签: search a-star consistency

我正在为即将到来的考试做准备,并在一张纸上发现了这个问题:

  

解释为什么启发式可以被接受是不够的   在进行图表时保证发现最佳路径   使用A *进行搜索。

我一直在思考这个并尝试解释它,但我无法解决这个问题?我在这里看了其他类似的Q,但是他们讨论了 的可接受性如何保证最优性。

A *最优性的基本证据依赖于以下事实:
假设我们有两个目标状态G和G2,其中f(G)= f *这是最优解,而G2是次优解。 n是G的直接祖先,所以必须在G之前扩展。
从可容许性我们知道无论f(n)是什么,它必须是< = f *。
然而,如果我们选择在n之前扩展G2,则这意味着f(G2)<= f(n),因此f(G2)<= f *。 这与先前的陈述相矛盾,即f(G2)是次优的,因此f(G2)> F*。

       S
      / \
     n   G2
    /
   G

对我来说,这个证据完全依赖于可接受性,而且一致性确实对它没有影响。虽然证据依赖于f(G)大于f(n),这是由一致性提供的,但在这种情况下,可否受理也提供了它?因为除非启发式过高估计距离,否则f(n)不可能大于f(G)?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

他们错了。可接受性对于A *找到最佳路径是必要和充分的。

作者可能感到困惑,因为运行时最优性(即算法快速运行)需要一致的启发式算法。