私は私の論文の仕事のための分枝限定と最良優先探索を勉強したが、これらの2つの概念に関するウェブ上の矛盾の多くを発見しています。まず、私はブランチを考えただけ（剪定後に木の残りの部分に簡単なDFSまたはBFSを行う）（ヒューリスティックを使用して）高コストのソリューションに終わるの枝を剪定し、検索の優先順位を決定していない結合しました。しかし、後で私は、BBが州をランク付けし、より上位のランク（優先順位の高い検索）を持つノードを考慮していると言う多くのリソースを発見しました。そうであれば、BBとベストファーストサーチの違いは何ですか？差（複数可）
2つの概念が関連している（あなたが時にはそれらを組み合わせることができます）が、その名前が示唆するよう、あなたはそれらの間に根本的な違いに焦点を当てるべきである：
支店および結合は、（変数に分岐することによって徹底的に探索空間を探ります=変数の値をテストする）。これはいくつかの副問題を生み出す。バイナリ変数上で分岐すると、変数= 0およびそれに1という問題が発生します。あなたはそれから、再帰的にそれらを解決することができます。この技術の「バウンディング」の側面は、サブ問題で達成できる解決策の境界を推定することからなる。サブ問題が（以前に発見されたソリューションと比較して）悪いソリューションしか得られない場合、検索スペースのその部分の探索を安全にスキップできます。
最初の探索空間の最も興味深い部分（最も興味深い=推定）を見て、できるだけ速く解決策を見つけるために最高の最初の試み。検索スペースを分割することはなく、できるだけ早くソリューションに到達しようとします。
両方のアプローチは、探索空間の部分の調査をスキップしてみてください。それらの使用と効率は、問題の設定に依存します。最初にベストなのは、時には難しい/不可能な「最も興味深い解決策」の基準を指定することです。ブランチとバインドは、あなたがサブ問題を置くことができる境界が意味がある/あまり広すぎない場合にのみ興味深いです。それはあなたが検討している問題に依存します...
私が理解したことは、ベストファースト検索では、順位に達するコスト（ルート状態からその状態に至るコストの合計）だけを考慮しますBBは、その州を経由して完全な解を得るための推定最小コストを使用します。私は正しい？ – Barpa
いいえ、Best Firstは、現在のコストだけでなく、グローバルなコスト見積もりを使用して、次のノードとプロセスの選択を試みます。あなたが最短経路木を作成するためにダイクストラを使うことができるナビゲーション問題を考えてみましょう。現在の状態に到達するコストを見ることだけが、ダイクストラが次に確定するために最も短い仮距離のノードを選択することによってダイクストラが行うことです。それにBest Firstを適用すると、A *のようにA *を得ることができます。ただし、総コスト見積もりが最も低いノードを常に選択します。 – Origin
申し訳ありませんが、私は今より混乱しています。まず、グローバルコスト見積もりを使って次のノードを選択してください。グローバルなコスト見積もりは、現行の国境との比較のために、グローバル境界（下位または上位）ブランチおよびバインドされた用途と同じではありませんか？ – Barpa