Pri preučevanju problemov iskanja poti v umetni inteligenci se reče, da je hevristična funkcija konsistentna ali monotona, če je njena ocena vedno manjša ali enaka ocenjeni razdalji od katere koli sosednje vrh do cilja, plus stroški doseganja tega soseda.
Kako narediti hevristično konsistentno?
hevristika doslednosti
- Dosledna hevristika: za vsako vozlišče n in vsak naslednik n' od n, ustvarjen s katerim koli dejanjem a: h(n) ≤ c(n, a, n') + h(n')
- Potrebno samo za aplikacije A za iskanje grafov.
Ali je 0 konsistentna hevristika?
"Za kateri koli iskalni prostor vedno obstaja sprejemljiva in dosledna hevristika A". No, vem, da vedno obstaja sprejemljiva hevristika, na primer nič, saj gre za podcenjevanje dejanskih stroškov (čeprav bi to vodilo do enotnih stroškov namesto a).
Ali je hevristika lahko dosledna in nedopustna?
Opombe. Medtem ko so dopustne vse konsistentne hevristike, niso vse dopustne hevristike skladne. Za težave pri iskanju dreves, če se uporabi dopustna hevristična, iskalni algoritem A nikoli ne bo vrnil podoptimalno ciljno vozlišče.
Ali dopustno pomeni doslednost?
1 Odgovor. Če ne počnete nekaj zelo nenavadnega, bo dopustna hevristika tudi dosledna. Pravzaprav je problem razumeti razliko in zakajpotrebna je doslednost, ker ni trivialno ustvarjanje primerov.
