1樓：若羽
A* 演算法是一種可容納最優的啟發式搜尋演算法 。
其中 是最接近目標的真實代價， 是實際A*演算法擬合的函式。
伯克利的CS188課舉過這樣乙個例子：
A是最優目標（區域性的），B是次優目標。
B在邊緣，A的一些祖先節點n也在邊緣，代價函式f(n)小於f(A)A*搜尋必須考慮forward cost和backward cost啟發式性質
不考慮最短路徑優先的Dijkstra演算法，等效於廣度優先演算法B為次優解
h=0 at a goal
如果A之前的祖先容納B，A也可以容納B，A*搜尋是一種啟發式區域性最優的演算法。
2樓：OKWeCool
（作為另乙個同學回答的補充）
A 演算法本質上是圖搜尋和啟發式函式的結合，這個啟發式函式當然可以自己定義，而且具有多樣性。A* 演算法是在 A 演算法的基礎上，每一次都選擇最佳節點產生後繼，並且人為的規定最小費用的估計始終滿足 h ≤ h*，防止搜尋過程中偏離期望的最佳路徑。(若偏離則搜尋停止，說明問題可能無解，或最小費用的估計過小)
在這種情況下，若問題有解，則一定可以通過 A* 演算法找到最優解，該性質被稱為可採納性。
例如在8數碼問題中，可以將初始狀態下每個數字移動到相應位置的步數之和定義為 h*，此時搜尋過程中就不會搜尋到多餘步驟的解，此時相當於優化了 A 演算法的搜尋模式。
3樓：豬豬俠
（僅發表自己的想法，不具有代表性）
A*演算法是由A演算法約束得到的，同時由A*演算法的性質：假如問題有解，則A*演算法一定能找到最優解。
所以我理解下，A*演算法是A演算法的最優版本。
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