我知道一般的问题包括局部最大值和高原，但我很好奇是否还有其他与这种特定搜索相关的问题，以及我应该采取的最佳行动方案是什么，以便克服这些问题。

还有人能给我一个例子，说明这种搜索适合用于哪种类型的问题吗？

回答：

最佳优先搜索的问题：

1. 它是贪婪的。在许多情况下，它会很快找到解决方案（因为你开发的节点数量不会呈指数增长，而是随着解决方案的深度线性增加！），然而通常它不是最优化的，因为你的启发式函数有一些误差，有时会错误地选择下一个要探索的节点。

2. 还有一个无限分支的问题。假设你正在跟随一个分支，其中深度为i的节点具有启发式值h(v_i) = 2^-i。你永远不会达到零，但贪婪的最佳优先搜索会继续开发这些节点。
   例子：

                           2                       / \                        /   \                     /     \                    1      1.5                    |       |                   1/2      1                    |       |                   1/4      0                    |                   1/8                    |                   1/16                    |                   ... 

请注意，上述是一个可接受的启发式函数，但尽管如此，最佳优先搜索永远不会找到解决方案，它会陷入无限分支中。

解决方案：

1. 为了克服这个问题，我们可以使用无信息算法（如Dijkstra算法或无权图的BFS）。
2. 你可以使用“最佳优先搜索”和Dijkstra的组合，这被称为A*算法。
   A*算法实际上是一种贪婪的最佳优先算法，但它不是根据h(v)选择，而是根据f(v) = h(v) + g(v)选择下一个要探索的节点（其中g(v)是“迄今为止的成本”。如果给定一个可接受的启发式函数，该算法是完整的（如果存在解决方案，则找到解决方案）和最优的（找到“最佳”解决方案）。

何时使用最佳优先搜索：

1. 如果你有一个完美的启发式函数（在文献中表示为h*），最佳优先搜索将找到一个最优解——而且很快。
2. 如果你不关心最优解，你只是想快速找到一个解——它通常能做到（但你必须小心无限分支问题）。
3. 当我们使用A*时，我们实际上是在使用最佳优先搜索——但是在f:V->R上，而不是在h:V->R上。