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最佳优先搜索是一般树搜索或图搜索算法的一个实例，其中根据评估函数 f(n) 选择要扩展的节点。选择具有最低评估的节点进行扩展，因为评估衡量了到目标的距离。这可以使用优先级队列来实现，优先级队列是一种数据结构，它将边缘保持在 f 值的升序顺序中。2.1.2. 启发式函数启发式函数或简称启发式函数是一种函数，它根据可用信息在每个分支步骤中对各种搜索算法中的替代方案进行排序，以便决定在搜索期间要遵循哪个分支。最佳优先搜索算法的关键组成部分是启发式函数，用 h(n) 表示：h(n) = 从节点 n 到目标节点的最便宜路径的估计成本。例如，在罗马尼亚，人们可以通过从阿拉德到布加勒斯特的直线距离来估计从阿拉德到布加勒斯特的最便宜路径的成本（图 2.1）。启发式函数是向搜索算法传递附加知识的最常见形式。贪婪最佳优先搜索贪婪最佳优先搜索尝试扩展最接近目标的节点，理由是这可能快速得到解决方案。它使用启发式函数 f(n) = h(n) 来评估节点。以罗马尼亚的路线寻找问题为例，目标是从阿拉德市出发到达布加勒斯特。我们需要知道从各个城市到布加勒斯特的直线距离，如图 2.1 所示。例如，初始状态是 In(Arad) ，直线距离启发式 h SLD (In(Arad)) 为 366。使用直线距离启发式 h SLD ，可以更快地到达目标状态。
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