Приблизительные пути, использующие не-оптимальную эвристику A*

В разделе 4.2.2, отмечено, что оптимальная A* эвристическая функция h, может масштабироваться как ch, при этом уменьшение c до нуля приводит к методу Дийкстры, или дает приблизительные результаты для c>1. При более высоких с, поиск больше 'направлен' к цели и понижается ожидаемая средняя продолжительность поиска, но также и поведение алгоритма становится более 'глупое' относительно обхода препятствий. Самый плохой случай поведения (см. 4.2.5.) не улучшен. Возможно что может быть найдена более хорошая эвристика? Или возможно мы могли бы создать эвристику, которая пробует подражать решению человека, который 'решает' как действовать в зависимости от 'локального' состояния окружающей местности?

9.2.5