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启发式爬山搜索算法能高效地实现搜索剪枝，求解实际问题时。能在庞大的假设空间中，找到最优或近似最优解，束搜索算法保持了爬山搜索算法的高效剪枝特性，同时能有效减小爬山搜索收敛到局部最优解的风险，人工智能领域广泛采用束搜索策略。对于宽度为k的束搜索，由于只维持有限的k条搜索路径，提高束搜索算法的搜索精度，重在这k条路径的选择上，但如何选取这k条路径，作者未见描述相关方法的资料，目前多数算法是在每一搜索步选取具有最大启发式性能量度值的k个候选作为进一步搜索的入口。论文简要讨论了束搜索算法，提出了几种合理的候选选取