广度优先搜索算法
从根节点开始，首先探索邻居节点，然后再移动到下一级邻居节点，它提供了最短的解决方案路径，可以使用FIFO来实现

深度优先搜索算法
该算法是使用LIFO（后进先出）数据结构实现的，它创建的节点与宽度优先搜索相同，只是顺序不同而已。在每次迭代中，它存储从根到叶的节点，并且无法检查重复的节点。

统一成本搜索算法
在这种算法中，排序是在增加节点成本的情况下进行的，它总是扩展成本最低的节点，如果每个过渡都具有相同的成本，则此搜索与广度优先搜索相同。成本递增的路径。

迭代
加深深度优先搜索它将在级别1执行深度优先搜索并重新开始，然后在级别2上执行完整的深度优先搜索，并一直持续到得到解决方案为止。

Pure Heuristic Search
按其启发式值的顺序扩展节点，创建两个列表，一个已扩展节点的关闭列表和一个已创建但未扩展节点的打开列表，其中保存了较短的路径，并保存了较长的路径弃置。

旅行推销员问题
在此算法中，主要目的是寻找一种廉价旅行，该旅行从一个城市开始，在路线中仅访问一次所有城市，然后在同一城市开始。

爬山搜索（Hill-climbing search）
这是一种迭代算法，从任意问题的解决方案开始，并尝试通过逐步更改解决方案的单个元素来找到更好的解决方案。如果该更改产生了更好的解决方案，则将增量更改视为新的解决方案。重复此过程，直到没有进一步的改进为止。

还有其他算法，例如模拟退火，局部波束搜索，A *搜索，双向搜索。