在启发式搜索（有信息搜索）中，评价函数的作用是（）
A: 判断搜索算法的空间复杂度
B: 判断搜索算法的时间复杂度
C: 从当前节点出发来选择后续节点
D: 计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
A: 判断搜索算法的空间复杂度
B: 判断搜索算法的时间复杂度
C: 从当前节点出发来选择后续节点
D: 计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
举一反三
- 在启发式搜索中，评价函数的作用是（ ） A: 判断搜索算法的空间复杂度 B: 从当前节点出发来选择后续节点 C: 判断搜索算法的时间复杂度 D: 计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
- 在A*搜索算法中，评价函数可以如下定义（ ）。 A: 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)+(从当前节点出发到目标结点最小开销代价) B: 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)*(从当前节点出发到目标结点最小开销代价) C: 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)/(从当前节点出发到目标结点最小开销代价) D: 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)-(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
- A*算法中OpenList存储的是? 当前搜索节点邻节点|连通图中待搜索结点|预估总成本较小节点|下一步搜索候选节点
- 在图搜索算法中，如果能在搜索的每一步都计算到达目标节点的花费时间，则该搜索算法为A算法。
- 在搜索问题空间时，若未发现目标节点，总是选择深度最浅的节点进行扩展的搜索策略称为（）。 A: 宽（广）度优先搜索 B: 深度优先搜索 C: 启发式搜索 D: 博弈搜索