A-star検索と、ユークリッド最短経路問題のより一般的な整数計画法の定式化との関係について、誰かが良い参考資料を持っていますか？
特に、このような制約された最短経路問題に取り組むために汎用LP / IPソルバーを使用することが理にかなっている場合、または何かがあれば、追加の（おそらくパスに依存する）制約に対処するためにA-starを変更する方法に興味があります優れたヒューリスティックと一緒にA-starによって得られるのと同じ種類のパフォーマンスを達成するには、より専門的なものが必要です。
数学を恐れていませんが、より複雑な最短経路問題について私が見つけたほとんどの参照は、A *のようなヒューリスティックガイドアルゴリズムとの関係についてあまり明確ではありません（おそらく「A*」はグーグルで検索するのが難しいためです。 ..）
制約の最適化、具体的にはソフトアークの一貫性、制約の満足度、具体的にはアークの一貫性、またはi-consistencyなどの他のタイプの一貫性を調べることができます。制約の最適化に関する参考資料は次のとおりです。
[1]トーマスSchiex。ソフト制約処理。http://www.inra.fr/mia/T/schiex/Export/Ecole.pdf
[2]デヒター、リナ。制約処理、第1版。Morgan Kaufmann、サンフランシスコ、CA 94104-3205、2003。
[3] Kask、K.、およびDechter、R.検索を改善するためのミニバケットヒューリスティック。Proc。UAI-1999（サンフランシスコ、カリフォルニア州、1999年）、モーガンカウフマン、pp。314–323。
[3]は、A *と、興味があると思われるタイプのヒューリスティックを組み合わせることを扱っているため、特に興味深いかもしれません。
これがあなたに役立つかどうかはわかりません。これが私がそれがそうかもしれないという考えを得た方法です：
制約最適化は、SATを最適化および3つ以上の値を持つ変数に向けて一般化したものです。ソフト制約のセット、つまり部分コスト関数、および離散変数のセットが問題を定義します。通常、分枝限定アルゴリズムは、この問題が意味する検索ツリーをトラバースするために使用されます。ソフトアーク整合性とは、ローカルのソフト制約を使用して、現在の位置からその探索木のゴールノードまでのおおよその距離を計算する一連のヒューリスティックを指します。これらのヒューリスティックは、A *検索で使用されるヒューリスティックと同様に、分枝限定検索で使用されます。
分枝限定法は、深さ優先探索が幅優先探索に関連するのとほぼ同じ方法で、ツリー上のA*に関連します。したがって、この場合、DFSのようなアルゴリズム（分枝限定法）が使用され、グラフではなくツリーであるという事実を除けば、（ソフト）アーク整合性または他のタイプの整合性のように見えます。あなたが探しているものです。
残念ながら、原則として分枝限定法の代わりにA *を使用できますが、（私が知る限り）一般的にA*とソフトアークの整合性をどのように組み合わせることができるかはまだ明らかではありません。ツリーからグラフに移行すると、事態はさらに複雑になる可能性がありますが、それはわかりません。
したがって、最終的な答えはありません。スターターとして見るべきものがいくつかあります。多分:)。