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均一コスト検索とベストファースト検索の違いは何ですか？

どちらの方法にも、拡張するノード（およびそのコスト）を保持するデータ構造があります。どちらの方法でも、最初に最適なコストでノードを拡張します。それで、それらの違いは何ですか？

均一コスト検索はブラインド方式であり、ベストファースト検索はそうではないと言われたため、さらに混乱しました（ノードコストに関する情報があるかどうか）。

searchartificial-intelligencedifferencebest-first-searchuniform-cost-search
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T.Poe

違いは ヒューリスティック 関数にあります。

均一コスト検索はunformed検索です。ドメインの知識は使用しません。最小コストのノードを拡張し、目標に関する情報が提供されないため、あらゆる方向に拡張します。これは関数f(n) = g(n)として見ることができます。ここでg(n)はパスコストです（「パスコスト」自体は、パフォーマンス測定に関してパスに数値コストを割り当てる関数です。キロメートル単位の距離、または移動回数など）。ノードに到達するためのコストですn。

Best-first search isinformedsearch：ヒューリスティック関数を使用して、現在の状態が目標にどれだけ近いかを推定します（ゴール？）。したがって、コスト関数f(n) = g(n)は、nから目標までのコストであるh(n)（そのコストを推定するヒューリスティック関数）と組み合わされて、f(n) = g(n) + h(n)が得られます。ベストファースト検索アルゴリズムの例は、A *アルゴリズムです。

はい、どちらの方法にも展開されたノードのリストがありますが、ベストファースト検索はその展開されたノードの数を最小化しようとします（パスコスト+ヒューリスティック関数） 。

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Ivan Sivak

ここで少し誤解があります。均一コスト検索、最適な最初の検索、およびA *検索アルゴリズムはすべて異なるアルゴリズムです。 均一コストは、Best FirstおよびA *検索アルゴリズムは、情報に基づいた検索アルゴリズムです。インフォームドとは、ヒューリスティック関数を使用して、展開するノードを決定することを意味します。最適な最初の検索とA *の違いは、最適な最初はf(n) = h(n)を使用して展開し、A *はf(n) = g(n)+h(n)を使用して拡張ノードを選択することです。 h(n)はヒューリスティック関数です。 g(n)は、開始ノードからノードnまでの実際のコストです。

https://www.cs.utexas.edu/~mooney/cs343/slide-handouts/heuristic-search.4.pdf 詳細はこちらをご覧ください。

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jumper

違いは次のとおりです。

  • 均一コスト検索（UCS）は、パスコストが最小（つまり、g（n）が最小）のノードを展開しますが、ベストファースト検索（BFS）は、目標に最も近いノードを展開します

  • UCSはヒューリスティック関数を処理できませんが、BFSはヒューリスティック関数を処理できます

  • UCSでは、f(n) = g（n）、BFSでは、f(n) = g(n) + h（n）。

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rashedcs

均一コスト検索は、最も低い距離の未訪問ノードを選択し、それを経由して各未訪問ネイバーまでの距離を計算し、より小さい場合はネイバーの距離を更新します。

ベストファースト検索は、パスの最後（パスの最後のノード）が目標ノードにどれだけ近いかを予測しようとするヒューリスティックベースのアルゴリズムであるため、ソリューションに近いと判断されるパスが展開されます。最初。

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Jianqiang Chen