本文提出了保证做不超过2VC扩展的前沿至末端双向启发式搜索算法，并证明了没有前沿至末端的可接受启发式搜索算法的最差情况比2VC更好。实验结果表明，该算法可以竞争或优于现有的双向搜索算法，通常也优于A*。
Mar, 2017
考虑了一种解决从未知分布中得出的问题实例的通用求解器配置问题，提出了一种名为LeapsAndBounds的算法来测试配置，通过实验比较展示出了其优越性。
Jul, 2018
本文提出了一种新的迭代加深搜索算法，称为指数二进制状态空间搜索，该算法交织指数和二进制搜索以找到所需的成本界限，从而将最坏情况下的开销从多项式降低到对数级别，并可用于有界深度优先搜索以改进IDA*和广度优先启发式搜索的最坏情况性能。
Jun, 2019
该论文提出了一种将基于经典伪布尔基准问题的算法推广到排列基准问题上的方法，并对旋转置换的基准问题进行了分析，发现排列的循环结构决定了变异的难度，并提出使用更对称的Scramble变异操作器和重尾Scramble操作器来加速算法运行，并进行了实证分析。
Jul, 2022
提出了一种名为GePA * SE的算法，它是PA * SE和ePA * SE的泛化，可以在具有评估时间变化区间的任务上实现并行搜索，可用于机器人领域。
Jan, 2023
该论文提出了一种将Anytime属性引入ePA*SE算法的方法A-ePA*SE，使得在计算代价昂贵的边的领域中，在时间充裕的情况下比其他任意搜索方法更有效。
May, 2023
本文通过分析顺序版本算法的运行时行为，提出了一种评估给定算法并行性能的框架，并将此方法应用于研究两种SAT局部搜索求解器的并行性能，结果表明模型能够准确预测性能并展示了不同情况下局部搜索求解器的运行时分布。
Jan, 2024
通过对BFS和随机游走方法的性能分析，我们得到了一个阈值的交叉点，该交叉点在树的分支因子、目标深度和随机游走深度误差的线性增长条件下，证明了随机游走方法优于BFS。
Jun, 2024
本研究解决了当前最先进规划求解器与广义规划之间的性能差距。文章提出了一种将并行搜索技术应用于最佳优先广义规划（BFGP）的方法，强调了BFGP在并行化方面的优势及其与经典规划器的区别。研究结果表明，所提的并行策略在核心数增加时具有良好的扩展性，能够显著提升广义规划的效率。
Jul, 2024
本研究解决了目前最佳优先广义规划（BFGP）在性能上与先进规划求解器之间的差距。通过引入并行搜索技术，提出了两种共享内存的并行策略，显示出良好的可扩展性。研究表明，这些策略能有效提升BFGP在解决多重经典规划实例中的表现，具有显著的理论和实践意义。