离散空间上的容错搜索理论是搜索论的一个新的热点研究领域．这一理论的本质是基于未必可靠的信息来建立可靠的结果，因此它在众多的自然科学和社会科学领域有着广泛应用．本文研究了容错搜索理论中提问受限制情况下从含有n个元素的集合中找到唯一未知元素的经典问题．该问题的目标是确定最优提问策略下最小提问次数． 第一章介绍了本文的研究背景及预备知识．第二章和第三章给出了本文的主要研究成果： (1)彻底地解决了单区间型提问下1-容错搜索的问题．通过引入“弧”和“well-shaped”状态的概念，建立了单区间型提问和yes-no型提问的联系，给出了选取well-shaped简单状态的单区间型提问的一个递归算法，证明了单区间型提问的最优提问策略的最小提问次数等于yes-no型提问的最优提问策略的最小提问次数并且提供了相应的最优算法． (2)彻底地解决了双区间提问下2-容错搜索问题．我们引入了“弧”，“well-shaped”和“典型状态”的概念；精心地设计前两次双区间提问并严格地证明了前两次提问的最优性；优化设计了选取well-shaped典型状态试验集的一个递归算法，它能使由此导出的所有状态仍为具有更小特征值的well-shaped典型状态．通过以上步骤，得到了该章的主要结果：当ch(S<,n>，φ。φ)≥25时，双区间型提问的最优策略的最小提问次数等于yes-no型提问的最优策略的最小提问次数并且提供了相应的最优算法． (3)Guzicki给出了yes-no提问下2-容错模型的最优提问策略，但是其证明方法和表达式是相当复杂的．本文对此进行了本质上的改进.