Mit dem Algorithmus AIDA* wurde ein generischer Parallelisierungsansatz für Baumsuchalgorithmen vorgestellt. Die zweiphasige Lastverteilungsstrategie liefert ohne jede Kommunikation und Synchronisation selbst auf einem massiv parallelen System eine ausgewogene Initialverteilung. Die weitere Suche erfolgt mit der optimalen sequentiellen Knotenexpansionsroutine und liefert somit eine höchstmögliche Leistung. Das verwendete Lastverteilungsverfahren zeichnet sich durch eine gute Skalierbarkeit aus und arbeitet selbst für kleine Instanzen auf Systemen mit über eintausend Prozessoren sehr effizient. Der Search-Frontier-Splitting Ansatz ist anderen Verfahren (z.B. Stack-Splitting) deutlich überlegen und wurde auch schon zur Parallelisierung eines nicht-iterativen Tiefensuchalgorithmus erfolgreich eingesetzt [12]. Die Portierung der Implementierung von PARIX nach PVM erforderte eine Änderung des Prozeßmodells, die Lastverteilungsstrategie wurde beibehalten. Der Parallelisierungsansatz liefert - in den ersten Testläufen - auch für ein Workstation-Cluster gute Ergebnisse. Hier kann jedoch noch weiter optimiert werden.