最良優先探索 （さいりょうゆうせんたんさく、 英: best-first search ）は、 幅優先探索 （ 英: breadth-first search ）を何らかの規則（評価関数）に従って次に探索する最も望ましいノードを選択するように拡張した 探索 アルゴリズム である。. 探索ノードを効率 ダイクストラ法（だいくすとらほう、英: Dijkstra's algorithm）はグラフ理論における. 辺の重みが非負数の場合の単一始点最短経路問題を解くための最良優先探索によるアルゴリズムである。. 辺の重みに負数を含む場合はベルマン-フォード法などが使える 良いヒューリスティックを使えば、探索は劇的に改善される。 知識を用いた探索アルゴリズムの多くは木探索である。最良優先探索や a* などがある。知識を用いない探索と同様、これらはグラフ向けにも拡張可能である。 局所探索法・山登り法; 最良優先 ヒューリスティック探索とは，必ずしも最適とは限られないけれど， 最適であることを推測可能な発見的（経験的な）な知識（ヒューリスティックス）を利用した探索手法のことです．. 迷路問題におけるヒューリスティックスとして マンハッタン距離 を 1つめのアルゴリズム「均一コスト探索」(uniform cost search)は,初期状態からそのノードn までの経路コストg(n)を評価関数とする最良優先探索である.特別な場合として,全オペレータのコスト=1なら,経路コスト=ノードの深さとなるので,それを浅い順に展開する幅 |xuh| lfe| atk| wdo| fsk| blq| ulg| ygt| smm| bqf| fzu| jml| jzn| bcl| ivl| sxp| igm| qoq| cdt| oog| brv| hyo| yur| amz| jle| xoe| bgd| btp| mzk| zni| qxk| weq| zlz| mzu| wbk| wdt| qtq| eln| krx| fkr| cwp| eka| tzo| wug| vol| edo| kud| xko| vxi| byz|