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は頂点被覆にヒューリスティックソリューションは、せいぜい二回最適なソリューションと同じ大きさであることを表示

私が与えられてきたヒューリスティック解決策は以下のとおりです。は、グラフ上に深さ優先検索を実行し「このヒューリスティックは、頂点カバーに最適なソリューションとして、最大2倍の大きさであることを示している」：はすべての葉残りのグラフの形頂点カバーを削除する私は質問を与えてきました。これをどのように表示できますか？

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Pythonリスト内のポイント間の最短距離を見つけるクリーナーメソッド？

私はタプルのリストと個々のポイントをpythonで持っています。 [（1,2）、（2,5）、（6,7）、（9,3）]、および（2,1）であり、個々の点のすべての組み合わせによって可能な最速の経路（基本的には、（2,1）から始まるすべての点に到達する最も効率的な方法を見つけたいと思っています）。私はそれを2点と距離を出力することができますmanhattanDistance関数を持っています。しかし、

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ヒューリスティックh：{1、...、N}→Rは何を意味しますか？

目標状態が常に1であるヒューリスティックh: {1, ... , N} --> Rは何ですか？状態は、座標（x、y）を持つ2Dデカルト座標系の点として表されます。

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ヒューリスティックが容認されるとはどういう意味ですか？

私は、検索アルゴリズムの許容可能なヒューリスティックは、ゴールへの最短経路を決して過大評価するものではないと言われてきました。しかし、非ゴール状態ノードに0のヒューリスティック値を持たせることは有効ですか、あるいはゴール状態のみが0ヒューリスティック値を持つことができるという追加許容ルールです。次のように例えばノードと目標状態Dとの間の最短経路である： A = 5 B = 4 C = 3

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変更ダイクストラのアルゴリズム

エッジ重みWが0と1の有向グラフが与えられます。ソースノードからターゲットノードまでのパスのコストは、ソースノードからターゲットノードまでのパス上にあるエッジの重みの積です。私は多項式時間または他のヒューリスティックを使って最小コスト経路を見つけることができるアルゴリズムを知りたがっていました。私は、エッジの重み（mod値を取る）のログ値を取って、このグラフにdijkstraを適用すると考えまし

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サブセットsum probの変動。（複数の制約）

私が解決しようとしている通常のサブセット和問題にあなたの変化の一例を挙げてみましょう：考えるが = {1,2,3 Sセットで、 -4,5,6,7,8,9-} = 40はまた、我々はSの3つの異なるサブセット上の3つの追加制約を有する最大容量C0を有する： S1 = {2,3、 4}制約付きc1 = 5 S2 = {3 、制約C2と4,5,6} = 12 S3 = {7,8,9}と制約C3 = 2

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A *

を使って火星探知機のための許容可能なヒューリスティクスを見つける私はAIに関する問題を解決しようとしています。私はできるだけ迅速かつ安価にA点からB点に進むべき "ロボット"を持っています。このローバーは10ユニット以上の高さを登ることはできず、ルートのコストは地形の種類によって影響を受けます。私はあなたの助けが必要です。なぜなら、私の問題を解決するための認めるヒューリスティックを見つける必要があ

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加重A *検索でフルg（n）対フルh（n）を使用する利点/欠点は何ですか？

Weighted A* = (1 - weight) * g(n) + weight * h(n) 私の理解では、コストに基づいた完全な検索を行うと、最適なソリューションが得られますが、完全なヒューリスティック検索よりも時間がかかります。これは正しいです？私が知るべき重要なことは他にありますか？編集：私はもっと理解していると思います。コストに完全に基づいた検索を使用すると、より長いパスにつな

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障害物を扱うためのヒューリスティックはなんですか？

東から西へ歩く人がいるが、南北の壁が途中にあるとしよう。また、壁が南よりも北の方が長い（人に比べて）としましょう。可能な限り最良のヒューリスティックな値を受け取るにはどのようなオプションがあり、北の代わりに壁の南端に向かって歩くようにしてください。ありがとうございます。