在解决AI问题时，使用可接受的启发式函数是很重要的。启发式函数用于评估问题状态的优劣，并指导AI在搜索空间中选择最佳的行动。

下面是一个简单的代码示例，展示如何实现一个可接受的启发式函数：

def heuristic(state):
    # 计算启发式函数值
    # state: 当前问题状态
    # 返回值: 启发式函数的值

    # 在这个示例中，我们假设问题状态是一个列表，列表中的元素代表问题的某种特征
    # 我们可以根据问题的特征来计算启发式函数的值

    heuristic_value = 0

    # 根据问题的特征来计算启发式函数值
    for feature in state:
        heuristic_value += feature

    return heuristic_value

# 使用启发式函数来评估问题状态的优劣
state = [1, 2, 3, 4]
heuristic_value = heuristic(state)
print("启发式函数值:", heuristic_value)

在这个示例中，我们定义了一个名为heuristic的函数，它接受当前问题状态作为参数，并返回一个启发式函数的值。在这个简单的例子中，我们假设问题状态是一个列表，我们将列表中的元素相加作为启发式函数的值。在实际应用中，你可以根据具体问题的特征来设计启发式函数。

注意，这只是一个简单的示例，实际使用中启发式函数的设计可能更加复杂。启发式函数的好坏会直接影响AI在搜索空间中的表现，因此需要根据具体问题的特点来设计一个合适的启发式函数。