3.启发函数(heuristic)的设计

所以，一个启发函数是consistent，它也是admissible。反之，不可。

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我们把这个距离记作 h(i)（i 表示这个顶点的编号），专业的叫法是启发函数（heuristic function）。

启发法 （ heuristics ，源自古希腊语的ερσκω，又译作：策略法、助发现法、启发力、捷思法）是指 依据有限的知识 （或“不完整的信息”）在短时间内找到问题解决方案的一种技术。

从上面的启发式算法的解释可以看出，启发式算法的难点是建立符合实际问题的一系列启发式规则。

什么是启发式或探索法(heuristic)名词解释 Heuristics，我喜欢的翻译是“探索法” ，而不是“启发式”，因为前者更亲民一些，容易被理解。

1960年，西蒙夫妇做了一个有趣的心理学实验，这个实验表明人类解决问题的过程是一个搜索的过程，其效率取决于启发式函数(heuristic function)。

曼哈顿距离计算公式

曼哈顿距离计算公式：d(i，j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|。

计算公式是d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。曼哈顿距离具有非负性、同一性、对称性、三角不等式等数学性质。 扩展资料 曼哈顿距离是两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，主要用来计算两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。

曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。

两点的坐标是（x1，y1)和（x2，y2)，则两点之间的距离公式为d=根号［(x1-x2)^2+(y1-y2)^2]。

曼哈顿距离的简介

1、曼哈顿距离是两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，主要用来计算两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。计算公式是d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。曼哈顿距离具有非负性、同一性、对称性、三角不等式等数学性质。

2、曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即D（I，J）=|XI-XJ|+|YI-YJ|。

3、曼哈顿距离下的圆由与欧几里得几何中不同的度量来确定，圆的形状也发生变化。 一个圆是由从圆心向各个 固定曼哈顿距离 标示出来的点围成的区域，因此其形状为正方形，其侧面与坐标轴成45°角。

4、曼哈顿距离计算公式：d(i，j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|。

5、定义：切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)其中p是一个变参数。