A*
例えば、15パズルにおいてはマンハッタン距離やパターンデータベース、STRIPSプランニングにおいてはFFヒューリスティック、Merge-and-Shrink、Landmark-Cut などがある。
A* アルゴリズムは、ダイクストラ法を推定値付きの場合に一般化したもので、h が恒等的に 0 である場合はもとのダイクストラ法に一致する。
A* の探索効率は h の正確さに左右される。 もしも h がまったくでたらめな値を返すならば、探索はゴールとはあさっての方向に進んでしまい、現実的な時間内(一時間、一週間、一年)では解を発見できない場合がある。しかし、いくらおかしな方向に探索が進んだとしても、いつかは必ず解を発見できる保証がある(完全性)。 一方、h が常に正しい値 h* を返す場合、計算機は「迷うこと無く=分岐をすること無く」グラフ上の最短経路を発見することができる。そのような h のことを、パーフェクト・ヒューリスティクスとよぶ。 現実に用いられる有用な h は、これらの中間の位置にある。