本文介绍了UC Berkeley CS188课程第三讲，重点讨论启发式搜索方法，包括贪婪搜索和A*搜索。启发式用于估计到达目标的距离，贪婪搜索选择启发值最低的节点，而A*搜索选择总成本最低的节点。A*搜索在启发式满足可接受性时是最优的。文中还涉及图搜索、启发式的主导性和一致性等概念。

本文介绍了WinC-MAPF框架，通过结合单代理启发式搜索和多代理独立性，开发了单步CBS（SS-CBS），有效解决多代理路径规划中的快速重新规划问题。

本文提出了基于C++程序的广义规划（GP）问题的新型表示方法，证明了其终止性和渐近复杂度。实验结果表明该方法优于以往的启发式搜索方法。C++程序在传统规划实例上执行无冗余和无搜索，可验证大型测试实例的解决方案。

本文介绍了一种集成启发式搜索和强化学习方法的解决分布式多智能体路径规划问题的方法，表现优越，已在广泛的设置中得到验证。

飞桨推出高精度时序模型PP-TS，通过启发式搜索和集成学习提高精度。PP-TS在电力场景数据集上验证，精度提升超过20%。飞桨还提供8种其他时序预测方法。飞桨AI套件PaddleX提供创建PP-TS模型产线的工具。飞桨AI套件PaddleX还提供联创模式，让用户共享模型和收益。