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

Daniela Marmolejo Carreón

Liliana González Cornejo

Alexander Morales Urrea

Israel Calderón de la cruz

Edgar Pérez Torres

José Luis Pérez Ávila//Equipo 5/

Definición

El nombre profundización iterativa hace

referencia 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.

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 Ixtepec, 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 : )