A *のヒューリスティック関数の自動生成？

Question

トレーニングデータに基づいて優れたヒューリスティック関数を決定するアルゴリズムを作成した人は誰ですか？それも可能ですか？

Answer 1

トレーニングデータについては、機械学習アルゴリズムなどを考えていると思いますか？

A *アルゴリズムが存在する場合、最適解を保証するには、許容値ヒューリスティック関数を使用する必要があります。 決してが2つのノード間の距離を過大評価する関数です。

考えているトレーニングデータは、大きなテーブルのように見えます。各テーブルの行にはノードのペアがあり、各行には真の距離のラベルが付けられています。次に、マシン学習アルゴリズムを訓練して、ノードのペア間の距離を推定し、距離の推定値をヒューリスティックとして使用することを考えていると仮定します。これは間違いなく可能ですが、場合によってはまともな結果をもたらすかもしれませんが、ヒューリスティックがまだ許容されていることを保証することはできません。したがって、このような手法を使用すると、最適解を見つけるという理論上の保証が失われる可能性があります。実際には解決策（必ずしも最適ではない）を見つけるのにまだ有用かもしれません。