技术定义
利用问题相关的估计引导搜索顺序，以减少探索候选状态的方法。
启发式搜索在候选状态中安排探索优先级。1968年的A*论文给出了启发信息进入最小代价路径搜索的形式化分析。
启发式搜索比A*范围更广；最优性取决于算法和启发函数满足的条件。它可用于规划与推理，也可服务于人工智能之外的路径计算。
原理与影响
解决的问题
- 降低无差别枚举大量候选解的开销。
核心原理
- 结合已付代价、目标估计或其他领域知识选择优先探索的状态。
相对前代的改进
暂无记录
技术意义
- 让许多组合问题的求解更可行。
历史与应用
人物
Peter E. Hart、Nils J. Nilsson、Bertram Raphael
组织
暂无记录
事件
暂无记录
典型应用
路径搜索、规划
留下的局限
- 状态空间仍可能急剧增长；不满足条件的估计可能失去最优性保证。
上下游关系
上游
暂无直接上游记录
下游
证据：A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost PathsComputer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search