水壶启发式函数
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null
从这些状态，它可以生成其他状态，直到结束状态(X，D)或(D，Y)。
那么，我能估计这个问题的启发式函数吗？如何知道哪个州比其他州好？
谢谢大家。
共有1个答案
将状态空间中的每个状态表示为(x，y)本身。
启发式函数：对于每一个s=(x,y)=x-D+y-d（假设您希望最小化h（.））
请考虑，这只是一个贪婪的决定，假设如果其中一个水壶含有太近太多的水，这是一个好的状态！显然，这对于目标状态是正确的，但它不能保证达到最优解，因为HC根本没有期望它！
为什么是这个h（.）？因为它是可以接受的，你可以用它（可能是当你的老师要求的时候）来回答*，它会给你最优的答案。
考虑到“爬山”算法的以下问题，不要期望过高：
- 山脚问题
局部山峰吸引程序的注意力，而不是试图到达“顶部” - 平台问题
区域平坦，因此很少吸引程序到一个路径上而不是另一个路径上 - 脊问题
每一步都下降，但不是在局部最小值
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