IDA∗ is an informed search strategy that performs repeated cost-bounded DFS where the thresholds are determined by f(·): 1 Initial threshold is bound B f(s) = h(s) where s is the start node. 2 Carry out cost-bounded DFS with threshold bound. 3 If the DFS does not find a solution, reset bound to the minimum f(u) among pruned nodes u, and then go back to Step 2.请解释

IDA*是一种基于启发式搜索的策略，它通过重复执行成本受限的深度优先搜索来寻找解决方案，其中阈值由函数f(·)确定：

1.初始阈值为界限B，f(s) = h(s)，其中s是起始节点。

2.执行具有界限阈值的成本受限的深度优先搜索。

3.如果DFS没有找到解决方案，则将边界重置为已裁剪节点u中的最小f(u)，然后返回步骤2。

在IDA*中，启发式函数h(s)用于估计从节点s到目标状态的距离。每次迭代中，IDA*通过递增阈值来执行深度优先搜索，直到找到解决方案为止。如果未找到解决方案，则IDA*将降低阈值并继续搜索。这个过程会一直重复，直到找到解决方案为止，或者搜索空间被完全探索为止。这种方法可以在空间和时间方面都更加高效，因为它避免了存储整个搜索空间，并且可以在任何时候停止搜索。