Description
3HNA023093-001 ABB
数据 Data = 在一定条件下观测值的集合。可以是计量型数据（量化的值，并有测量单位）或抽象的数值（计数型数据或总数值，例如好/坏、通过/失败等）。
实验设计 Designed Experiment = 一种有计划的研究，包括一系列有意图性的对过程要素进行改变与其效果观测，对这些结果进行统计分析以便确定过程变异之间的关系，从而改变这过程。
分辨力 Discrimination = 与最小可度单位同意。分辨力是测量装置和标准的测量解析度、刻度限制、或最小可检出的单位。它是量具设计的固有属性，并通常以测量或分类的单位来呈现。数据的分类数常称为分辨比率，因为它描述了对观测到的过程变异，能够可靠的被区隔为多少类别。
区别数据分类 Distinct Data Categories = 数据的类别数或分类数，它可以被测量系统的有效分辨力，以及在实际应用的观测过程中的零件变异来加以可靠的区隔。
有效分辨力 Effective Resolution = 当进行整个测量系统变异的数据分类数大小时，要考虑者有效分辨力。
透过基于测量系统变异的自信度区间范围来确定该分类的大小。
F比率 F ratio = 是一个统计的数学比率表示，它代表一套的数据组中，数据组之间的平均平方误差与数据组内部的平均平方误差的比值；这些数据是用来评价在一定的自信度水准下随机发生的概率。
量具R&R GRR = 一测量系统重复性和再现性的综合变异的估计值。GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和。
直方图 Histogram = 分组数据的频率所显示的一种图示法（长条图）。提供数据分布的目视评价方法。
受控 In Control = 表示一过程当它只呈现随机、普通原因变异（与混乱的、可查明的，或特殊原因变异相反）的状态。生产中只存在随机变异的过程是稳定的。
独立 Independent = 一个事件或变数的发生不会影响另一个即将发生的事件或变数的概率。
启发式搜索其实有很多的算法，比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。当然A*也是。这些算法都使用了启发函数，但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。象局部择优搜索法，就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了其他的节点，可能也把最好的节点都舍弃了，因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。最好优先就聪明多了，他在搜索时，便没有舍弃节点（除非该节点是死节点），在每一步的估价中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。那么A*算法又是一种什么样的算法呢？其实A*算法也是一种最好优先的算法。只不过要加上一些约束条件罢了。由于在一些问题求解时，我们希望能够求解出状态空间搜索的最短路径，也就是用最快的方法求解问题，A*就是干这种事情的！
我们先下个定义，如果一个估价函数可以找出最短的路径，我们称之为可采纳性。A*算法是一个可采纳的最好优先算法。A*算法的估价函数可表示为：
f'(n) = g'(n) + h'(n)
这里，f'(n)是估价函数，g'(n)是起点到终点的最短路径值，h'(n)是n到目标的最断路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道的，所以我们用前面的估价函数f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（这一点特别的重要）。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的，也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A*算法。哈。你懂了吗？肯定没懂。接着看。
举一个例子，其实广度优先算法就是A*算法的特例。其中g(n)是节点所在的层数，h(n)=0，这种h(n)肯定小于h'(n)，所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。实际也是。当然它是一种最臭的A*算法。
再说一个问题，就是有关h(n)启发函数的信息性。h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件，如果信息越多或约束条件越多则排除的节点就越多，估价函数越好或说这个算法越好。这就是为什么广度优先算法的那么臭的原因了，谁叫它的h(n)=0，一点启发信息都没有。但在游戏开发中由于实时性的问题，h(n)的信息越多，它的计算量就越大，耗费的时间就越多。就应该适当的减小h(n)的信息，即减小约束条件。但算法的准确性就差了，这里就有一个平衡的问题。}
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