Algorithms For Dummies

  Considering Heuristics 

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IN THIS CHAPTER

 

» Understanding when heuristics are 

useful to algorithms

 

» Discovering how pathfinding can be 

difficult for a robot

 

» Getting a fast start using the Best-

first search

 

» Improving on Dijkstra’s algorithm 

and taking the best heuristic route 

using A*

Considering Heuristics

A

s a concluding topic, this chapter completes the overview of heuristics 

started  in  Chapter  18  that  describes  heuristics  as  an  effective  means  of 

using a local search to navigate neighboring solutions. Chapter 18 defines 

heuristics as educated guesses about a solution — that is, they are sets of rules of 

thumb pointing to the desired outcome, thus helping algorithms take the right 

steps toward it; however, heuristics alone can’t tell you exactly how to reach the 

solution.

There are shades of heuristics, just as there can be shades to the truth. Heuristics 

touch the fringes of algorithm development today. The AI revolution builds on the 

algorithms presented so far in the book that order, arrange, search, and manipu-

late data inputs. At the top of the hierarchy are heuristic algorithms that power 

optimization, as well as searches that determine how machines learn from data 

and become capable of solving problems autonomously from direct intervention.

Heuristics aren’t silver bullets; no solution solves every problem. Heuristic algo-

rithms have serious drawbacks, and you need to know when to use them. In addi-

tion, heuristics can lead to wrong conclusions, both for computers and humans. 

As for humans, biases that save time when evaluating a person or situation can 

often prove wrong, and even rules of conduct taken from experience obtain the 

right solution only under certain circumstances. For instance, consider the habit 

of hitting electric appliances when they don’t work. If the problem is a loose con-

nection, hitting the appliance may prove beneficial by reestablishing the  electric 

Chapter 

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  PART 5