什么是启发式搜索和非启发式搜索的区别?

什么是启发式搜索和非启发式搜索的区别?您能举一些例子来解释吗?


回答:

盲目或非启发式搜索

这是一种对目标节点没有“信息”的搜索。

一个例子是广度优先搜索(BFS)。在BFS中,搜索是一层接一层进行的。换句话说,同层的节点会在下一层的节点之前被访问。这种方式会一直进行,直到一个被“扩展”的节点成为目标节点。在这种情况下,不使用关于目标节点的任何信息来访问、扩展或生成节点。

我们可以将盲目或非启发式搜索视为一种蛮力搜索。

启发式或有信息搜索

这是一种对目标有“信息”的搜索。

这种类型的算法的一个例子是A*。在这种算法中,节点的访问和扩展也使用了关于目标节点的信息。关于目标节点的信息由一个启发函数提供(这是一个将目标节点的信息与状态空间的每个节点相关联的函数)。在A*的情况下,与每个节点n关联的启发信息是对从n到目标节点的距离的估计。

我们可以将有信息的搜索视为一种近似“引导”的搜索。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注