在启发式搜索算法中，通过（）引入启发知识，以评估当前的搜索状态并找出一个最有希望的节点进行扩展。
A: 评价函数
B: Open表
C: Close表
D: 单调函数
A: 评价函数
B: Open表
C: Close表
D: 单调函数
举一反三
- 为引入启发知识，设计一个（ ）（包含启发信息），对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 A: 搜索路径 B: 评价函数 C: 增长函数 D: 下降函数
- 为引入启发知识，设计一个（ ）（包含启发信息），对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。
- 中国大学MOOC: 为引入启发知识，设计一个（ ）（包含启发信息），对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。
- 关于图的启发式搜索及其启发函数（评价函数、估价函数），正确的叙述有（ ） A: 启发式搜索引入的启发知识体现在评价函数中 B: 在评价函数的引导下搜索算法可以压缩搜索范围，从而提高搜索效率 C: 评价函数反映了从一个状态出发到达目标状态的最小路径代价的估计值 D: 评价函数引入的启发信息较弱时，启发式搜索可能退化为盲目搜索
- 引入启发式知识来指导OPEN表中节点的排序可划分为二种方式（）搜索和局部择优搜索。