谁能用非常简单的语言解释它是什么。也举个例子。因此，例如，如果您必须找到某事物的启发式函数，它应该是什么样子？
以问题为例：
关于水壶问题http://www.math.tamu.edu/~dallen/hollywood/diehard/diehard.htm
设计并解释一个可接受的启发式函数 (h) [不是平凡的 h(n) = 0]。一个动作的成本定义为 1 个单位用于执行该动作，另外 1 个单位用于移动每加仑水（填充、 空的，倒的），以及额外的 1 个单位用于浪费 每加仑水（空）。路径成本 (g) 为 所有动作的成本总和。
【问题讨论】：
启发式函数，是一种计算问题的近似成本（或对备选方案进行排名）的函数。
例如，问题可能是找到到某个点的最短行驶距离。启发式成本将是到该点的直线距离。 计算简单快捷，这是大多数启发式算法的重要属性。真实距离可能会更高，因为我们必须坚持道路并且更难计算。
启发式函数通常与搜索算法结合使用。您可能还会看到术语 admissible，这意味着启发式永远不会高估真实成本。 可接纳性可能是一项重要的品质，并且是 A* 等某些搜索算法所必需的。
【讨论】：
来自wiki
启发式函数，或者简称为启发式，是一个排序函数 基于每个分支步骤的搜索算法的替代方案 可用信息来决定遵循哪个分支。
即在国际象棋中，启发式函数可以排除可能导致棋手处于更糟糕位置（甚至失败）的可能走棋，并且不会进一步分析后续走棋，因为结果不会变得更好。
这样做，该功能可以在更短的时间内搜索更多的动作，因为它不会浪费时间查看错误的动作。
【讨论】：
启发式函数用于计算问题的估计成本。滑动拼图的启发式函数称为曼哈顿距离。用 h(n) 表示的启发式函数。许多算法都使用了启发式函数，包括启发式搜索、A*算法、IDA(iterative deeping-A*)。
【讨论】：
启发式函数 h(n) 告诉我们从任何顶点 n 到目标的最小成本的估计。根据我们选择启发式函数的问题，记住启发式函数的选择在所有节点上都会给出真实的结果。 更多详情请访问本网站：http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/Heuristics.html
【讨论】：
要确定启发式函数，请通过传统的国际象棋问题。通常，国际象棋使用算法的组合来决定下一步行动。前往此链接。我认为这是您正在寻找的示例。 Understand Heuristic Search with Chess
【讨论】：
人类进化行为与认知和听力智能相关，因此，启发式路径是最简单的 近似值。通过我们的经验知识，用我们固有的逻辑或基本学习进一步处理即时响应。所以启发式逼近算法 支持我们的即时结论。
【讨论】：