L’arbre de recherche de Monte Carlo (ou Monte Carlo Tree Search ou MCTS) est un algorithme heuristique de recherche pour certains types de processus de décision, plus particulièrement les i employés jeu n.

Une hyper-heuristique est une méthode heuristique de recherche qui vise à automatiser, souvent par l'intégration de techniques d’apprentissage machine, le processus de sélection, combination, génération ou d’adaptation de plusieurs heuristiques plus simples (ou des composants de ces heuristiques) pour résoudre efficacement les problèmes de calcul de recherche.

Une fonction heuristique, également appelée simplement une heuristique, est une fonction qui classe les alternatives dans les algorithmes de recherche à chaque étape de branchement en fonction des informations disponibles pour décider quelle branche suivre.

Une heuristique (du grec εὑρίσκω "Je trouve, découvre") est une technique conçue pour résoudre un problème plus rapidement lorsque les méthodes classiques sont trop lentes ou pour trouver une solution approchée lorsque les méthodes classiques ne trouvent aucune solution exacte.

L'heuristique admissible Dans la science informatique, en particulier dans les algorithmes liés à pathfinding, une fonction heuristique est dite admissible si elle surestime jamais le coût pour atteindre l'objectif, à savoir que le coût qu'il estime pour atteindre l'objectif ne dépasse pas le coût le plus bas possible à partir du point actuel du chemin.