当前最佳假设搜索

当前最佳假设搜索（Best-First Search）是一种启发式搜索算法，它在众多可能的搜索路径中选择最有可能达到目标的路径进行搜索，是一种启发式搜索算法家族中非常重要的一种。

算法描述

在本算法中，每个搜索状态都与一个评估函数$f(x)$ 相关。该函数预测从状态$x$ 到达目标状态的代价，通常$f(x)$ 值越低，状态$x$ 就越有可能是一个良好的扩展状态。

在执行算法时，定时将队列中的状态根据评估函数的值进行排序，因此具有较小评估函数值的状态将被首先扩展。如果存在一个求解的状 态，那么最终将被扩展到那个状态，此时算法终止。

代码示例

def best_first_search(initial_state, goal_test, successors, heuristic):
    frontier = PriorityQueue()
    frontier.put((0, initial_state))  # estimated_cost_of_path = 0 + heuristic(initial_state)
    explored = set()

    while not frontier.empty():
        estimated_cost_of_path, current_state = frontier.get()

        if goal_test(current_state):
            return current_state

        explored.add(current_state)

        for successor, step_cost in successors(current_state):
            if successor not in explored:
                estimated_cost = estimated_cost_of_path + step_cost + heuristic(successor)
                frontier.put((estimated_cost, successor))

    return None

适用性

当前最佳假设搜索适用于以下问题：

• 求解最短路径问题
• 求解最小生成树问题
• 求解经济领域的问题等

总结

当前最佳假设搜索是启发式搜索算法一种重要的实现方式，具有很好的搜索效果。算法实现时，关键在于选择合适的启发性评估函数。