确定可接受的启发式（坐标图）
Determining a admissible heuristic (coordinate graph)
我试图了解如何确定坐标图的真实成本 (h*(n)) 以确定可接受的启发式算法。
在普通坐标图中，从一个坐标到另一个坐标的真实成本是否为曼哈顿距离（假设移动仅限于相邻的网格方块）？如果是这样，那么直线距离是否可以作为此类问题的启发式算法？
即(0,1) 至 (21,35) MHD = 55 和 SLD = 39.96 单位
如果在坐标之间存在障碍物（即迫使路径绕过它们重新布线的形状），曼哈顿距离，而不是 "true cost" 是否可以作为一种有效的启发式算法（我想真正的成本需要手动计算吗？）？ SLD 也应该是一种可接受的启发式算法，但不会像 MHD 那样占主导地位。
总而言之，在坐标图中，真正的成本是 MHD 而有效的启发式是 SLD 吗？在有障碍物的坐标图中，真实成本通常 >= 到 MHD？
假设您处于网格世界中，其中唯一允许的移动是 N,S,W,E（或一般的相邻细胞）是的。
曼哈顿距离将是真正的成本（甚至是最好的启发式！）
SLD 当然会比代表 h* 的 MHD 更小，但信息量也更少。
万一你的道路上有障碍MHD永远不会高估目标的真实成本，这是可以接受的。你可以用它来解决问题，当然在节点扩展方面，解决方案不如没有障碍物的情况。
当您可以沿对角线移动时，这并不成立，但那是另一回事。
最后，MHD 支配每个状态 SLD 因此它是一个更好的启发式函数，因为它们都是可接受的。
我试图了解如何确定坐标图的真实成本 (h*(n)) 以确定可接受的启发式算法。
在普通坐标图中，从一个坐标到另一个坐标的真实成本是否为曼哈顿距离（假设移动仅限于相邻的网格方块）？如果是这样，那么直线距离是否可以作为此类问题的启发式算法？
即(0,1) 至 (21,35) MHD = 55 和 SLD = 39.96 单位
如果在坐标之间存在障碍物（即迫使路径绕过它们重新布线的形状），曼哈顿距离，而不是 "true cost" 是否可以作为一种有效的启发式算法（我想真正的成本需要手动计算吗？）？ SLD 也应该是一种可接受的启发式算法，但不会像 MHD 那样占主导地位。
总而言之，在坐标图中，真正的成本是 MHD 而有效的启发式是 SLD 吗？在有障碍物的坐标图中，真实成本通常 >= 到 MHD？
假设您处于网格世界中，其中唯一允许的移动是 N,S,W,E（或一般的相邻细胞）是的。
曼哈顿距离将是真正的成本（甚至是最好的启发式！）
SLD 当然会比代表 h* 的 MHD 更小，但信息量也更少。
万一你的道路上有障碍MHD永远不会高估目标的真实成本，这是可以接受的。你可以用它来解决问题，当然在节点扩展方面，解决方案不如没有障碍物的情况。
当您可以沿对角线移动时，这并不成立，但那是另一回事。
最后，MHD 支配每个状态 SLD 因此它是一个更好的启发式函数，因为它们都是可接受的。