単純語における反復深化A＊アルゴリズム

親指の規則として,探索パスは最適なパスコストの解を求めるときに最適である.
元のa＊アルゴリズムにおけるヒューリスティック関数を用いた主な問題は,最小の計算コストで最適な最適経路を見つけることが主目的から分岐できることである.
グラフ内のパスを探しながら、各反復の最小コストパスを設定する必要があります.
これは、反復深さa *探索が先例より重要な規則を果たすときです.
限られたコストの閾値と一緒に深さの最初の方法は、このパスの検索の2つのレバーに変わります.
反復深化A *アルゴリズムとA *アルゴリズムの主な違いは、最初に徐々に評価関数の制限を増加させ、次に深さ探索反復が起こるということです.

このシナリオでは、この式でコストを計算します.

         **Cost limit = k ε**

ここで、評価関数を次第に増加させるという問題は、再び、拡張ノード数の制御をしないことです.
もう一つは,前段階のピークに基づいて深さfist探索を更新することである.
これにより、どのように多くのノードを展開するかを計算することができます.