Heuristische Suche
Definition
Heuristische Suche nutzt Schätzfunktionen oder Domänenwissen, um vielversprechende Zustände zuerst zu untersuchen.
Anstatt einen Suchraum vollständig blind abzuarbeiten, bewertet das Verfahren Zwischenzustände nach einer Heuristik. A* kombiniert beispielsweise bisherige Pfadkosten mit geschätzten Restkosten.
Einfach erklärt
Wie bei einer Wegsuche zuerst die Straßen zu prüfen, die wahrscheinlich Richtung Ziel führen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Relevant für Planung, Routing und Suchprobleme mit großen Zustandsräumen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Eine Planungssoftware bewertet mögliche Fertigungsreihenfolgen nach geschätzter Restzeit, um den Suchraum zu reduzieren.
Grenzen und Fallstricke
- Unzulässige oder schlechte Heuristiken ungeprüft einsetzen; A* mit jeder heuristischen Suche gleichsetzen; Laufzeitvorteile ohne Daten messen.
Entstehung & Geschichte
Hart, Nilsson und Raphael formulierten 1968 mit A* eine formale Grundlage für die Verwendung heuristischer Informationen bei der Suche nach minimalen Pfaden.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendungen: Routenplanung, Scheduling, Konfigurationssuche und agentische Planung in klar modellierten Zustandsräumen.
Häufige Fragen
Ist heuristische Suche immer optimal?
Nein. Bei A* hängt Optimalität unter anderem von Eigenschaften der Heuristik ab. Was ist der Vorteil? Häufig deutlich weniger untersuchte Zustände.
Quellen
- Nilsson & Raphael (1968), A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths · Hart, Nilsson & Raphael (1968), A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths
- astar_path · NetworkX, astar_path
- A*-Quellcode · NetworkX, A*-Quellcode
Quellenprüfung: 10./11.10.2026.
Redaktionell geprüft am: