单调性和启发式的可接受性之间有什么区别？

Question

我正在阅读我的AI教科书，我很好奇启发式的单调性和可接受性之间的区别（我知道它们并不相互排斥）。

据我所知，可接受的启发式只是意味着如果存在解决方案，就可以确保获得解决方案的最短路径。

我正在努力的是单调属性的概念。有人可以用我可能理解的方式向我描述这个吗？

同样，我如何确定给定的启发式是否是单调/可接受的？本书中给出的一个例子是8件式滑动拼图。我正在考虑的一种启发式是不合适的瓷砖，直观地我可以说我知道它是可以接受的，但我没有正式的方式来显示它是否是可接受的/单调的。

Answer 1

Russel and Norvig, 2ed page 99说：

  

第二种解决方案是确保任何重复状态的最佳路径始终是第一个遵循的路径 - 就像统一成本搜索一样。如果我们对h(n)施加额外要求，即一致性（也称为单调性），则此属性成立。

当你谈论函数时，单调意味着函数增加或减少，但不是两者都有。换句话说，该范围内的排序在整个域中保持相同。出于这个原因，无论您从哪个步骤开始，解决方案都会保持最短的路径。

启发式的可接受性属性意味着达到目标的成本永远不会被高估（即，它是乐观的）（第98页）。

Answer 2

可否受理：

如果保证在存在这样的解决方案时找到解决方案的最小路径，则允许搜索算法。广度优先搜索是可接受的，因为它在考虑n + 1级别的任何状态之前查看级别n的每个状态。

单调性： 该属性询问算法是否是本地可接受的 - 也就是说，它总是低估搜索空间中任何两个状态之间的成本。回想一下，A *不要求g（n）= g *（n）。一个启发式函数，h是单调的，如果：  1.对于所有状态ni和nj，其中nj是ni的后代，h（ni）-h（nj）＆lt; = cost（ni，nj）。

2.目标状态的启发式评估为0：h（目标）= 0.

Answer 3

单调学习是指代理人可能不会学到任何与其已知的内容相矛盾的知识。例如，它可能不会用它的否定替换一个语句。因此，知识库可能只会以新的事实以单调的方式增长。单调学习的优点是：

1.非常简化的真相维护

2.更多学习策略选择

非单调学习是指代理人可能学到的知识与其已知的知识相矛盾。因此，如果它认为有充分的理由，它可以用新的知识取代旧的知识。非单调学习的优点是：

1.增加对真实域的适用性，

2.在学习事物的顺序中获得更大的自由

相关属性是知识的一致性。如果架构必须保持一致的知识库，那么它使用的任何学习策略都必须是单调的。