artificial-intelligence - 在游戏编程中，如何测试使用的启发式方法是否一致？

Question

我想到了一些启发式 对于大型(更高维度)井字棋游戏。我如何检查其中哪些实际上是 一致 ?

是什么意思一致性 无论如何？

Answer 1

编辑:这个答案混淆了可接受性和一致性。我已更正它以提及可受理性，但最初的问题是关于一致性的，这个答案并没有完全回答这个问题。

您可以通过区分所有不同的情况并从而证明您的启发式方法确实可以接受来分析地做到这一点。

对于知情搜索，当且仅当 搜索问题(例如，搜索游戏中的最佳移动)时，启发式方法是可接受的。低估 到合适状态的“距离”。

示例:通过城市之间的高速公路网络搜索到目标城市的最短路线。在这里，人们可以使用欧几德距离作为一种启发式方法:到目标的直线长度总是比最佳方式更短或同样长。

像 A* 这样的算法需要可接受性，然后保证您处于最佳状态(即，如果存在，他们将找到到达目标状态的最佳“路线”)。

我建议在 AI textbook 中查找该主题.