Introducción a la Inteligencia Artificial

El algoritmo A* suele utilizarse en problemas de búsqueda de caminos o grafos. El algoritmo mejora la eficiencia del proceso mediante la selección de estados que disminuyen la heurística y escogen el operador menos costoso. Entre los problemas que pueden ser resueltos por medio del algoritmo A* encontramos la búsqueda de rutas más cortas, salida de laberintos, diseño de rutas para vehículos, gestión de tráfico e, incluso, problemas de búsqueda en IA. Por tanto, queda claro que el éxito del algoritmo A* radica en su capacidad para guiar la búsqueda utilizando una heurística que estima el costo más eficiente hasta el objetivo.

Sin embargo, es importante destacar que A* está diseñado para problemas con espacios de búsqueda discretos y puede no ser eficiente en problemas con espacios de búsqueda continuos o dinámicos. En estados continuos o dinámicos donde no hay un contorno definido o este es cambiante durante el proceso, A* puede enfrentarse a dificultades. En tales casos, pueden ser necesarios otros enfoques o variantes del algoritmo. 

Además, al basarse en una heurística aditiva, si esta propiedad aditiva no se cumple y no puede encontrar nodos con menor coste total A* no garantiza la optimización de las soluciones encontradas.

Por otro lado, en procesos donde las soluciones optimas son múltiples el algoritmo no es capaz de explorar todos estos estados de manera equitativa. Otra posibilidad en la que A* no es la opción más eficiente u optima son los estados en los que hay objetivos contrapuestos. En otras palabras, como en el punto anterior, en este caso habría más de un estado optimo y el algoritmo A* no sería el más apropiado. Además, en estos casos también se puede dar que los objetivos o soluciones sean maximizar o minimizar la puntuación de un contrario por lo que su uso tampoco sería adecuado. Por último, si el espacio del estado es demasiado grande tampoco eficiente utilizar este algoritmo.

Por tanto, pese a que A* es un excelente algoritmo para encontrar rutas o soluciones óptimas en espacios de búsqueda donde se puede estimar un costo entre diferentes estados o nodo, existen varios escenarios o problemas frente a los que la estrategia heurística y de operador menos costoso no llevan a la solución óptima.