答えて

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これは、グラフ(ツリー)を検索する2つのアルゴリズムです。

まず、特定の深さのすべての要素(ノード)を調べ、solutuion(検索された値など)を見つけようとしてから、1レベル深く続き、すべてのノードなどを調べます。

ベストは最初にヒューリスティックで定義された「最良の」ノードを調べ、そのノードの最良のサブノードなどをチェックします。

A *は、ヘルスケア(最良の最初の検索)とその方法の例です。しかし、幅広い検索には必要ないヒューリスティックが必要です。

ヒューリスティックを作成するには、独自の努力が必要です。幅広いものが最初に箱に入れられています。

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は、まず2つ目の質問に答えるために:

私たちは "BFS"​​ と呼んでください1

通常、BFSを参照するときは、幅優先探索を話しています。

最良優先検索および幅優先検索

の違いは何ですか、私はそのようなアルゴリズムを比較する際に相談したいとアナロジーは金のために掘りロボットです。あなたが想像することができれば、私たちは約10フィートの長さと2フィートの幅の土地を持っています。

私たちの目標は単に金を見つけることです。それはどんな金が見つからない場合は、ロボットは、単純に10フィートのストリップに沿って深さ1足を掘り、それは1フィートより深く掘り下げて

幅優先探索は、金の行方の予備知識を持っていません。 Breadth-first search

最良優先探索は、しかし、これには事前知識を持っている意味、内蔵の金属探知器を持っています。もちろん、金属探知器を使用することにはコストがかかり、それをオンにして掘削を開始するのに最適な場所を探すのにかかるコストがあります。幅優先探索は1のように、無知であるのに対し、

最良優先探索はを知らされる金属探知機を持っており、他にはありません! Informed search 幅優先探索が完了しています。存在する場合は解決策を見つけることができ、十分なリソースがあれば最適な解決策を見つけることができます。

もヒューリスティック(コストの推定/ので、予備知識を)提供完了した最良優先探索

許容

は私が http://slideplayer.com/slide/9063462/からBFSイメージを得た(これを溶液に得ることのコストを過大評価という意味)されます最初の検索はPhotoshopで失敗した試みです!

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