人工智能搜索算法主要包括无信息搜索算法、启发式搜索算法、其他类型算法以及机器学习与搜索的融合四类，具体如下：无信息搜索算法深度优先搜索（DFS）：从起始状态开始，沿一个路径尽可能深入探索问题空间，直到到达叶子节点或无法继续搜索，通常使用堆栈数据结构。其优点是内存占用相对较少，但可能陷入无限循环或找到非最优解。广度优先搜索（BFS）：从起始状态逐层扩展问题空间，使用队列数据结构，能保证找到最短路径或最优解，但可能占用大量内存，尤其当问题空间较大时。统一成本搜索（UCS）：基于路径成本进行搜索，优先拓展路径成本最小的节点，常用于寻找加权图中的最低成本路径，适用于成本明确且可量化的场景。启发式搜索算法贪婪最佳优先搜索：总是选择当前看来最接近目标的节点进行扩展，搜索速度快，但易陷入局部最优，适用于对解的质量要求不高、追求快速结果的场景。A*算法：通过结合节点到起点的实际成本g(n)与到目标的估计成本h(n)，即f(n)=g(n)+h(n)，平衡探索与利用。只要h(n)满足可采纳性条件（不高估实际成本），就能找到最优解，广泛应用于路径规划、游戏AI等领域。IDA算法、IDA*算法：属于启发式搜索的变种，通过迭代加深的方式优化搜索过程，结合了深度优先搜索和迭代加深的思想，适用于内存受限但需要找到最优解的场景。Tabu搜索算法：利用禁忌表记录近期访问过的状态，禁止再次访问，同时通过解禁策略探索更优解，避免陷入局部最优，适用于组合优化问题。其他类型算法遗传算法：模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作逐代优化解的质量，适用于解空间较大、连续性和可微性不强的问题，如函数优化、调度问题等。模拟退火算法：模拟固体退火过程，通过接受概率接受劣解，并逐步降低接受概率，避免陷入局部最优解，适用于解空间复杂、多峰值的优化问题，如旅行商问题。蚁群算法：模拟蚁群寻找食物的协作搜索，通过信息素更新机制优化路径，适用于分布式优化问题，如网络路由、车辆路径规划等。D*算法：动态重规划算法，适合环境变化的情况，能够快速适应新的障碍物或变化，重新规划最优路径，常用于机器人导航和自动驾驶领域。蒙特卡洛树搜索：通过随机采样和模拟进行搜索，常用于游戏AI等领域，如围棋、国际象棋等。粒子群优化：模拟群体行为，通过粒子间的协作与竞争寻找最优解，适用于连续优化问题，如神经网络训练、参数优化等。机器学习与搜索的融合机器学习可用于生成搜索启发式信息，或根据数据预测搜索方向。例如，在智能推荐中利用机器学习分析用户行为，优化搜索推荐结果，提高搜索的准确性和个性化程度。