1启发函数与贪心搜索
闭卷重建启发函数与贪心搜索的对象、公式、算例、算法与失败边界。
人工智能基础 · 小纸条
选一章打印。双面打印（按长边翻页）后沿虚线剪开，每张卡片正面题目、背面答案。
第 1 页 · 正面（题目）
2A星搜索
闭卷重建A星搜索的对象、公式、算例、算法与失败边界。
3可采纳性
闭卷重建可采纳性的对象、公式、算例、算法与失败边界。
4一致性与节点重开
闭卷重建一致性与节点重开的对象、公式、算例、算法与失败边界。
5加权A星与次优界
闭卷重建加权A星与次优界的对象、公式、算例、算法与失败边界。
6IDA星与内存受限搜索
闭卷重建IDA星与内存受限搜索的对象、公式、算例、算法与失败边界。
7局部搜索与启发式设计
闭卷重建局部搜索与启发式设计的对象、公式、算例、算法与失败边界。
第 1 页 · 背面（答案）
对象：A*按已付代价g与估计余量h之和排序。；公式：f(n)=g(n)+h(n)。；算例：A:g=3,h=4得7；B:g=5,h=1得6，先扩B。；边界：只存f不存g；目标生成即停止。。
对象：h估计到目标剩余代价；贪心只按h选点，快但通常不最优。；公式：f_GBFS(n)=h(n)。；算例：候选A的h=2,g=10，B的h=3,g=1，贪心选A。；边界：把h当真实距离；不去重在启发平台上循环。。
对象：一致h满足三角不等式，使沿路径f不下降，图搜索可不重开closed。；公式：h(n)≤c(n,n′)+h(n′)。；算例：h(n)=6、边2、h(n′)=3，右侧5，违反1。；边界：把可采纳误当必然一致；关闭节点后拒绝更优路径。。
对象：可采纳启发满足0≤h(n)≤h*(n)，树搜索A由此保持最优。；公式：h(n)≤h(n)。；算例：真实余量7，h=5可采纳，h=9高估2不可采纳。；边界：只在抽样节点检查就宣称证明；目标节点h不为0。。
对象：IDA*按f阈值做深搜，下一阈值取本轮超限最小f。；公式：threshold_{k+1}=min{f>threshold_k}。；算例：阈值5，超限f为8、6、9，下一阈值6。；边界：阈值固定加1漏掉实数代价效率；跨轮污染路径状态。。
对象：Weighted A*用w>1强调h换速度，在条件满足时可给有界次优。；公式：f_w=g+w h。；算例：w=2，A:g2,h4得10；B:g5,h1得7，先B。；边界：只报更快不报次优；h尺度不一致。。
对象：爬山、退火和束搜索在完整路径不重要或空间巨大时优化状态值。；公式：P(accept worse)=exp(−Δ/T)。；算例：变差Δ=2、T=2，接受概率e^-1≈.3679。；边界：只跑一次；目标函数与真实约束不一致形成对抗解。。