迭代依赖搜索和最佳优先搜索是否具有相同的含义？

Question

如果不是，那么它们之间有什么区别？

Answer 1

这些不是直接可比较的术语，尽管有时在应用中确实会重叠。

最佳优先搜索实际上就是它的样子：在过程的每次迭代中（通常找到要探索的下一个图形节点），您将检查评估值最高的节点。 该评估可以是距离，启发式估计或在范式中运行的任何其他“最佳”度量。

在许多应用中，将任何潜在的解决方案或部分解决方案都与最知名的解决方案进行比较。 除非它至少一样好，否则从搜索树中删除潜在/部分解决方案。 Dijkstra的算法就是一个例子。

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迭代依赖性只是获得子图闭合的一种标准方法。 在每次迭代中，从子图中的任何节点到任何外部节点选择任何方便的边。 遍历该节点并将其包括在子图中。 如果没有这样的边缘，则子图闭合完成。

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这两个术语并不意味着同一件事。 但是，如果迭代依存关系的“便捷边缘”是从子图进行的“最佳”转换， 并且子图的闭合包含解决方案状态，则在实践中两者可以等效。