OPTIMAL = True CONFIGS = [ (175, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=true)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=infinity,threshold_before_merge=1))"]), (432, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=false)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=200000))"]), (455, ["--search", "let(lmc, landmark_cost_partitioning(lm_merged([lm_rhw(),lm_hm(m=1)]))," "astar(lmc,lazy_evaluator=lmc))"]), (569, ["--search", "astar(lmcut())"]), ]

这段代码定义了一个名为`OPTIMAL`的布尔变量，其值为`True`。然后，定义了一个名为`CONFIGS`的列表，其中包含了四个元组，每个元组包含两个元素。第一个元素是一个整数，第二个元素是一个包含命令行参数的字符串列表。

这段代码的作用可能是为了配置不同的搜索算法和参数。每个元组代表一种配置，整数表示该配置的编号，字符串列表表示要传递给程序的命令行参数。

具体来说，这些配置包括：

1. 配置编号175：使用了A*搜索算法和一系列参数，如合并策略、收缩策略、标签减少等。
2. 配置编号432：使用了A*搜索算法和一系列参数，类似于配置175，但是收缩策略中的贪婪参数不同，并且设置了最大状态数。
3. 配置编号455：使用了A*搜索算法和一系列参数，使用了基于地标的成本分割方法，并设置了特定的启发式评估器。
4. 配置编号569：使用了A*搜索算法和一个名为"lmcut()"的启发式评估器。

这些配置可能是用于在某个程序或系统中进行搜索和优化问题的实验和比较。