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Fifth, they amortize learning over several search episodes, which allows them to determine a solution with a suboptimal execution cost fast and then improve the execution cost as they solve similar search tasks, until the execution cost is satisficing or optimal. Thus, they still asymptotically minimize the execution cost in the long run in case similar search tasks unexpectedly repeat. Sixth, several agents can often solve search tasks cooperatively by performing an individual real-time search each but sharing the search information, thereby reducing the execution cost. For example, off-line search tasks can be solved on several processors in parallel by running a real-time search method on each processor and letting all real-time search methods share their h -values. Table 11.1 provides an overview of the real-time search methods introduced in this chapter, together with the kind of their state spaces, the sizes of their local search spaces, and whether they are complete and converge. We discussed LRTA* as a prototypical real-time search method and analyzed its properties, including its completeness, execution cost and convergence. We then discussed several variants of LRTA*, including variants with maximal local search spaces, minimal local search spaces, lookahead one (similar to minimal local search spaces) and lookahead zero (called minimal lookahead, where all information is local to the current state). We discussed variants of LRTA* that update their h -values faster than LRTA* (namely RTAA*), that detect convergence, that speed up convergence (including FALCONS) and that do not converge (including RTA*, node counting and edge counting).
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