Artificial intelligence 人工智能：NBA*搜索的时间复杂性

我正在研究知情搜索算法，对于新的双向A*搜索，我知道空间复杂度是O（b^d），其中d是最浅目标节点的深度，b是分支因子。我试图找出它的时间复杂度是什么，但我无法在在线资源中找到任何关于它的确切信息。NBA*搜索的准确时间复杂度未知吗？原始双向A*之间的区别是什么？任何见解都值得赞赏。

如果您有问题的特定模型（例如单位边成本和状态数呈指数增长的双向均匀增长图），那么大多数双向搜索算法需要O（b^（d/2））节点扩展，并且需要O（b^（d/2））时间。但是，这个简单的模型并不能实际模拟大多数现实世界的问题

有鉴于此，我不建议在研究新的双向A*方面投入大量精力

在过去的几年里，双向搜索的技术水平发生了巨大的变化。具有最佳理论保证的当前算法是。该算法寻找最优路径，在节点扩展中接近最优。也就是说，NBS保证进行的必要扩展不超过最佳可能算法的2倍（给定合理的理论假设，如使用相同的启发式）。所有其他算法（包括A*）都可能比NBS做得更糟

已经提出了NBS的其他算法变体，例如，遵循相同的基本结构，没有相同的保证，但在实践中表现良好