Aprofundamento iterativo

Também conhecido como: Busca com aprofundamento iterativo

Estratégia que repete a busca com limites crescentes para manter sempre disponível o resultado de uma iteração concluída.

Explicação

O aprofundamento iterativo faz um buscar primeiro com um limite pequeno e depois repetir a análise com limites progressivamente maiores. No xadrez, a profundidade costuma ser medida em plies, sendo um ply um lance de apenas um dos lados.

À primeira vista, isso parece desperdiçar trabalho, porque as posições próximas do início são visitadas várias vezes. No entanto, as iterações anteriores produzem informações valiosas: um melhor lance provisório, a variante principal, ou seja, a linha considerada melhor naquele momento, resultados armazenados e dados para a . Buscar primeiro as opções promissoras na iteração seguinte costuma permitir que mais ramos sejam interrompidos mais cedo e compensa boa parte do trabalho repetido.

Seu benefício prático mais evidente é o controle do tempo. Se o relógio obrigar o motor a parar durante uma iteração mais profunda, ele ainda terá o resultado completo da iteração anterior. Não precisa arriscar tudo em uma busca que talvez fique inconclusa.

Aprofundamento iterativo não significa estender apenas uma linha favorita. Cada iteração volta a examinar a posição inicial com um limite maior, embora técnicas seletivas possam atribuir profundidades locais diferentes dentro da árvore. Ele também desloca o para mais longe, sem eliminá-lo.

Uso e contexto

As interfaces costumam exibir a profundidade da iteração atual, mas um número maior, por si só, não prova que dois motores diferentes realizaram trabalhos comparáveis.

Confusões frequentes

Repetição inútil

O trabalho anterior fornece a ordem dos lances, uma variante principal e informações de busca armazenadas, portanto a iteração seguinte não começa realmente do zero.

Aprofundamento e extensão seletiva

O aprofundamento iterativo eleva o limite global entre as passagens; uma extensão acrescenta busca local a linhas específicas.

Fontes

  1. 1.Depth-first iterative-deepening: An optimal admissible tree search, Artificial Intelligence / Elsevier
  2. 2.Iterative Deepening, Chess Programming Wiki
  3. 3.search.cpp, Stockfish

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