以下是人工智能中常见的几种搜索方法：

1. 深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）：沿着一条路径尽可能深地探索，直到无法继续或达到目标，然后回溯。

2. 广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）：逐层地对节点进行扩展和探索。

3. 迭代加深搜索（Iterative Deepening Search，IDS）：结合了深度优先搜索和广度优先搜索的优点，逐步增加搜索的深度限制。

4. 有界深度优先搜索（Depth-Bounded Search）：在深度优先搜索的基础上设置一个深度限制。

5. 启发式搜索（Heuristic Search）：利用启发信息（如估计到目标的距离、价值等）来引导搜索方向，常见的有 A* 算法。

6. 最佳优先搜索（Best-First Search）：根据某种评估函数选择下一个要扩展的节点。

7. 爬山法（Hill Climbing）：从当前状态出发，选择看起来最优的邻居状态移动，直到达到局部最优解。

8. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：基于物理退火过程，在搜索过程中以一定概率接受较差的解，避免陷入局部最优。

9. 遗传算法（Genetic Algorithm）：通过模拟生物进化过程来寻找最优解。

10. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）：通过模拟蚁群的觅食行为来寻找最优路径。

这些搜索方法在不同的问题场景和应用中具有各自的优势和适用范围。