Suche ist neben Wissen einer der Stützpfeiler der künstlichen Intelligenz. Während der Suche wird ein Entscheidungsbaum durchlaufen, der durch ein Produktionssystem bzw. ein gegebenes Optimierungsproblem beschrieben wird. Im Rahmen eines Optimierungsproblems ist der günstigste (z.B. kürzeste) Weg von der Wurzel des Baumes, welche den Ausgangszustand des Systems beschreibt, zu einem Lösungsknoten (Zielzustand) gesucht [8].
Im folgenden werden zunächst ein spezielles Suchverfahren, die iterative Tiefensuche und eine Anwendung vorgestellt. Nach einer kurzen Beschreibung von alternativen Parallelisierungsansätzen wird der parallele iterative Tiefensuchalgorithmus AIDA* vorgestellt. Es werden die Implementierungen von AIDA* unter PARIX und PVM beschrieben und die Ergebnisse für die PARIX-Version aufgeführt.