本論文では、最近の双方向ヒューリスティック探索の進展を受けて、制約付き最適でない双方向探索に焦点を当てています。特に、解のコストに関するサブオプティマリティの上限を設定し、その上での探索手法を提案しています。最先端の最適双方向探索アルゴリズムBAEを基にし、制約付き最適でない文脈に特化したいくつかの変種を導入しました。実験的評価により、これらの新しい変種の性能を他の制約付き最適でない双方向アルゴリズムや標準的な重み付きAアルゴリズムと比較した結果、各アルゴリズムが異なる条件下で優れた性能を示し、それぞれのアプローチの強みと弱みが明らかになりました。