双向搜索
第一个设计并实现了双向启发式搜索算法。Andrew Goldberg和其他人解释了双向搜索版的戴克斯特拉算法的正确完结条件。
蒙特卡洛树搜索
基于随机抽样的蒙特卡洛方法可以追溯到20世纪40年代。布鲁斯·艾布拉姆森（Bruce Abramson）在他1987年的博士论文中探索了这一想法，称它“展示出了准确、精密、易估、有效可计算以及域独立的特性。”他深入试验了井字棋，然后试验了黑白棋和国际象棋的机器生成的评估函数。1992年，B·布鲁格曼（B. Brügmann）首次将其应用于对弈程序，但他的想法未获得重视。2006年堪称围棋领域蒙特卡洛革命的一年，雷米·库洛姆（Remi Coulom）描述了蒙特卡洛方法在游戏树搜索的应用并命名为蒙特卡洛树搜索。列文特·科奇什（Levente Kocsis）和乔鲍·塞派什瓦里（Csaba Szepesvári）开发了UCT算法，西尔万·热利（Sylvain Gelly）等人在他们的程序MoGo中实现了UCT。2008年，MoGo在九路围棋中达到段位水平，Fuego程序开始在九路围棋中战胜实力强劲的业余棋手。2012年1月，Zen程序在19路围棋上以3：1击败二段棋手约翰·特朗普（John Tromp）。 蒙特卡洛树搜索也被用于其他棋盘游戏程序，如六贯棋、三宝棋、亚马逊棋和印度斗兽棋；即时电子游戏，如《》、《》、《罗马II：全面战争》；不确定性游戏，如斯卡特、扑克、万智牌、卡坦岛。