最佳优先搜索和贪婪的最佳优先搜索之间的区别？

Question

有什么区别吗？ 我被告知贪婪者选择具有最高启发式函数值的孩子，即本地最佳后继者。 我的困惑是在贪婪的最佳优先算法中会发生什么，该算法不跟踪它的访问节点，在不同的路径中遇到相同的节点？ 我会把问题画出来以清楚地描述它；

当贪婪最佳优先算法通过 B、C(x) 或 C(y) 到达 C 时，它会扩展哪个节点 C，输出路径是什么？ ABCG还是ACG？

请注意，此树是网格的最短路径评估的图形表示，子节点是网格中父节点的有效相邻节点。

Answer 1

一般来说，如果一个算法只采取局部最佳步骤并且从不重新考虑决策，则称为“贪婪”算法。 “最佳优先”将是某种详尽的搜索，您可以通过某种启发式（“听起来很合理，但不能保证”）对替代步骤进行排序，然后按顺序尝试。 这只有在您结合某些截止标准时才有意义，即，您有某种方法可以清除可以证明不会给出所需结果的替代方案。

检查例如 $A^*$ (A-star) 搜索。

Answer 2

通过这种方式，这是否意味着 ABCG 是贪婪的最佳首选路径？ 既然它会在下一次选择中只考虑节点 B 的孩子？

是的：严格的“贪婪”算法在每个关键时刻只考虑最佳的短期选择。 在第一步， B比C便宜，所以它沿着这条路开始。 从这里开始，它将B视为起始节点。 从那里最便宜的移动是到C ，然后到 G 。

相比之下，诸如A*或 Dijkstra 之类的“最佳优先”算法会注意到最便宜的总路径。 它从状态 (A, 0) 开始——到达A不需要任何费用。 然后生成 (AB, 2)、(AC, 3) 和 (AD, 手数) 的移动； 它采取最便宜的举动，(AB, 2)，但保留列表中的其他人。 现在它以总成本从B生成移动：(ABE, 7) 和 (ABC, 5)。 在这一点上，它下降 (ABC, 5) 因为有一条已知的更便宜的C路径。

现在列表中最便宜的路径是 (AC, 3)，算法将从那里生成移动：(ACG, 3+unknown)。

这对你来说足够清楚了吗？