Completa si el espacio de búsqueda es finito. Es admisible si los costos son uniformes.

No es completa, ya que puede quedar atrapada en ciclos. No es admisible, pues no garantiza soluciones óptimas.

Es completa si los costos son positivos y siempre encuentra la solución óptima, por lo que es admisible.

Es una variación de la búsqueda en anchura que explora los niveles de profundidad de forma iterativa. Es completa y admisible si los costos de los pasos son uniformes.

Es una versión mejorada de la búsqueda en profundidad que evita quedarse atrapada en ramas infinitas. Es completa en espacios finitos, pero no necesariamente admisible, ya que puede encontrar soluciones subóptimas antes que la mejor.

Este método ejecuta dos búsquedas simultáneamente, una desde el estado inicial y otra desde el estado objetivo, hasta que ambas se encuentran. Reduce significativamente el número de nodos explorados en espacios grandes.

No es completa, ya que puede quedarse atrapada en mínimos locales. No es admisible, pues no garantiza la mejor solución.

Es completa y admisible si la heurística es consistente, lo que garantiza la solución óptima.

Es completa y admisible si la heurística es admisible, ya que expande nodos en orden creciente de costo estimado.

Es completa si no se eliminan soluciones óptimas y su estrategia de poda está bien implementada.

No es completamente exploratorio, pero puede aproximarse a la mejor solución. No es admisible, ya que acepta soluciones peores temporalmente.

No es completa, ya que restringe la exploración basada en un historial. No es admisible, pero evita ciclos y mejora soluciones subóptimas.