B ú s q u e d a p o r p r o f u n d i d a d

i t e r a t i v a

Definición

El nombre profundización iterativa hacereferencia a que se realiza iteraciones de búsquedas cada vez mas profunda.

Esto se hace aumentando gradualmente el limite realizando la búsqueda en sucesivos niveles.

Definición

//Equipo 5/

Funcionamiento

Funcionamiento

//Equipo 5/

Se define una profundidad predefinida Se desarrolla el árbol realizando una búsqueda

en profundidad hasta el límite definido en el punto anterior

Si encuentra la solución termina En caso contrario, se establece un nuevo límite y

volvemos al segundo paso.

Funcionamiento

Búsqueda iterada en profundidad l =0

//Equipo 5/

Funcionamiento

//Equipo 5/

Búsqueda iterada en profundidad l =1

Funcionamiento

Búsqueda iterada en profundidad l =2

//Equipo 5/

Funcionamiento

Búsqueda iterada en profundidad l =3

//Equipo 5/

Ventajas y Desventajas

Ventajas y desventajas

//Equipo 5/

El requerimiento limitado de memoria. La uniformidad al expandir los nodos, que

garantiza encontrar la mejor solución de un problema de costo uniforme antes que ninguna.

El inconveniente puede ser la redundancia de que se vuelve a inspeccionar cada nodo ya comprobado con cada nueva iteración.

Recorrido completo

Recorrido completo

•0: A•1: A (repetido), B, C, E•2: A, B, D, F, C, G, E, F•3: A, B, D, F, E, C, G, E, F, B

Recorrido completo

Para este grafo, cuanta más profundidad se añade, los ciclos "ABFE" y "AEFB" simplemente se alargan antes de que el algoritmo abandone e intente otra rama.

Uso de memoria

Por lo tanto solo guarda la ruta donde se encuentra actualmente el nodo a evaluar.

Pseudocodigo

Estrategia

Estrategia

Criterio

Completo Si

Tiempo (d+1)b0 + d b1 + (d-1)b2 + … + bd = O(bd)

Espacio O(bd)

Optimo Si, si costo de paso =1

//Equipo 5/

Las estrategias se evalúan de acuerdo a:

Completitud: ¿Siempre encuentra una solución si alguna existe? Complejidad temporal: Número de nodos generados Complejidad espacial: Número máximo de nodos en memoria Optimalidad: ¿Siempre encuentra una solución de mínimo costo?

Complejidad de tiempo y espacio se mide en termino de

b: Máximo factor del número de ramas del árbol de búsqueda d: Profundidad de solución de mínimo costo m: Profundidad máxima del espacio de estados (puede ser ∞)

Donde se aplican

Aplicaciones

//Equipo 5/

Se dice que este método es funcional en escenarios donde existen profundidad media y alta

Comparación

//Equipo 5/

Comparación

//Equipo 5/

Si queremos llegar de Salina Cruz a Ciudad Reynosa, y para simplificar el problema,

suponemos que no hay pérdida de tiempo entre trasbordo y trasbordo.

Comparación

//Equipo 5/

Búsqueda por profundidad Búsqueda iterativa por profundidad

Comparación

Gracias : )