280 likes | 768 Views
√ Generate and Test ( Pembangkit dan Pengujian ) √ Hill Climbing ( Pendakian Bukit) Best First Search ( Pencarian Terbaik Pertama ) Simulated Annealing A* √ Djikstra. Metode Pencarian Heuristik.
E N D
√ Generate and Test (PembangkitdanPengujian) √ Hill Climbing (Pendakian Bukit) Best First Search (PencarianTerbaikPertama) Simulated Annealing A* √ Djikstra MetodePencarianHeuristik
Metode Generate-and-Test (GT) adalahmetode yang paling sederhanadalamteknikpencarianheuristik. • Di dalam GT, terdapatduaprosedurpenting: • Pembangkit (generate), yang membangkitkansemuasolusi yang mungkin. • Test, yang mengujisolusi yang dibangkitkantersebut. • Algoritma GT menggunakanprosedur Depth First Search karenasuatusolusiharusdibangkitkansecaralengkapsebelumdilakukan Test. Generate and Test
Jikapembangkitanataupembuatansolusi–solusi yang dimungkinkandapatdilakukansecarasistematis, makaproseduriniakandapatsegeramenemukansolusinya, (bilaada). Namun, jikaruangproblemasangatbesar, makaprosesiniakanmembutuhkanwaktu yang lama. Metodegenerate and testinikurangefisienuntukmasalah yang besarataukompleks Generate and Test
Travelling Salesman Problem (TSP) • Seorang salesman inginmengunjungisejumlah n kota. Akandicariruteterpendekdimanasetiapkotahanyabolehdikunjungitepat 1 kali. • Jarakantaratiap-tiapkotasudahdiketahui. Misalkanada 4 kotadenganjarakantaratiap-tiapkotasepertiterlihatpadagambarberikut. Generate and Test 8 A B 3 4 7 5 6 C D
Penyelesaiandenganmenggunakan Generate-and-Test dilakukandenganmembangkitkansolusi-solusi yang mungkindenganmenyusunkota-kotadalamurutanabjad, yaitu: • A-B-C-D • A-B-D-C • A-C-B-D • A-C-D-B • danseterusnya Generate and Test
Misalkankitamulaidari node A. Kita pilihsebagaikeadaanawaladalahlintasan ABCD denganpanjanglintasan = 18. Kemudiankitalakukanbacktrackinguntukmendapatkanlintasan ABDC denganpanjanglintasan = 19. Generate and Test
Lintasaninikitabandingkandenganlintasan ABCD, ternyata ABDC > ABCD, sehinggalintasanterpilihadalah ABCD. Kita lakukanlagi backtracking untukmendapatkanlintasan ACBD (=16), ternyata ACBD < ABCD, makalintasanterpilihsekarangadalah ACBD. Demikianseterusnyahinggaditemukansolusi yang sebenarnya. Salahsatukelemahandarimetodeiniadalahperlunyadibangkitkansemuakemungkinansolusisehinggamembutuhkanwaktu yang cukupbesardalampencariannya. Generate and Test
ALGORITMA : Initial State : Keadaanawalygdiberikan Goal State : Ruteterpendek Buatlah/bangkitkansemuasolusi yang memungkinkan. Solusibisaberupasuatukeadaan (state) tertentu. Solusijugabisaberupasebuahjalurdarisatuposisiasalkeposisitujuan, sepertidalamkasuspencarianrutedarisatukotaasalkekotatujuan. Generate and Test
Analisasolusiawaldanhitungjarak yang dibutuhkanuntukmenyelesaikansolusitersebut. Solusiawaladalahsolusiterbaik. Analisasolusiberikutnya. Jikajarakdarisolusiberikutnyalebihpendekdaripadajaraksolusisebelumnya, makasolusiberikutnyaadalahsolusiterbaik. Lakukansampaiseluruhsolusiselesaidianalisa Generate and Test
HampirsamaGenerate and Test, perbedaanterjadipadafeedbackdariprosedur test untukpembangkitankeadaanberikutnya. Tes yang berupafungsiheuristikakanmenunjukkanseberapabaiknilaiterkaan yang diambilterhadapkeadaan lain yang mungkin HILL CLIMBING
Ruangkeadaanberisisemuakemungkinanlintasan yang mungkin. Operator digunakanuntukmenukarposisikota-kota yang bersebelahan. Fungsiheuristik yang digunakanadalahpanjanglintasan yang terjadi. Operator yang akandigunakanadalahmenukarurutanposisi 2 kotadalam 1 lintasan. Bilaada n kota, daninginmencarikombinasilintasandenganmenukarposisiurutan 2 kota, makaakandidapatsebanyak : Metode simple hill climbing
Keenamkombinasiiniakandipakaisemuanyasebagai operator, yaitu : Tukar 1,2 = menukarurutanposisikotake – 1 dengankotake – 2 Tukar 2,3 = menukarurutanposisikotake – 2 dengankotake – 3 Tukar 3,4 = menukarurutanposisikotake – 3 dengankotake – 4 Tukar 4,1 = menukarurutanposisikotake – 4 dengankotake – 1 Tukar 2,4 = menukarurutanposisikotake – 2 dengankotake – 4 Tukar 1,3 = menukarurutanposisikotake – 1 dengankotake – 3 Metode simple hill climbing
Keadaanawal, lintasan ABCD (=19). • Level pertama, hill climbing mengunjungi BACD (=17), BACD (=17) < ABCD (=19), sehingga • BACD menjadipilihanselanjutnyadengan operator Tukar 1,2 • Level kedua, mengunjungi ABCD, karena operator Tukar 1,2 sudahdipakai BACD, makapilih node • lain yaitu BCAD (=15), BCAD (=15) < BACD (=17) • Level ketiga, mengunjungi CBAD (=20), CBAD (=20) > BCAD (=15), makapilih node lain yaitu • BCDA (=18), pilih node lain yaitu DCAB (=17), pilih node lain yaitu BDAC (=14), BDAC (=14) < BCAD (=15) • Level keempat, mengunjungi DBAC (=15), DBAC(=15) > BDAC (=14), makapilih node lain yaitu • BADC (=21), pilih node lain yaitu BDCA (=13), BDCA (=13) < BDAC (=14) • Level kelima, mengunjungi DBCA (=12), DBCA (=12) < BDCA (=13) • Level keenam, mengunjungi BDCA, karena operator Tukar 1,2 sudahdipakai DBCA, makapilih node • lain yaitu DCBA, pilih DBAC, pilih ABCD, pilih DACB, pilih CBDA • Karenasudahtidakada node yang memilikinilaiheuristik yang lebihkecildibandingnilaiheuristik DBCA, makanode DBCA (=12) adalahlintasanterpendek (SOLUSI)
Algoritma: 1. Initial State 2. Goal State 3. Evaluasikeadaanawal, jikatujuanberhenti, jikatidaklanjutdengankeadaansekarangsebagaikeadaanawal 4. Kerjakanlangkahberikutsampaisolusiditemukanatautidakadalagi operator barusebagaikeadaansekarang : Metode simple hill climbing
Cari operator yang belumpernahdigunakan. Gunakan operator untukkeadaan yang baru. • Evaluasikeadaansekarang: • Jikakeadaantujuan , keluar. • Jikabukantujuan, namunnilainyalebihbaikdarisekarang, makajadikankeadaantersebutsebagaikeadaaansekarang • Jikakeadaanbarutidaklebihbaikdaripadakeadaansekarang, makallanjutkaniterasi. Metode simple hill climbing
Steepest – ascent hill climbing hampirsamadengan simple – ascent hill climbing, hanyasajagerakanpencariantidakdimulaidarikiri, tetapiberdasarkannilaiheuristikterbaik. Gerakanpencarianselanjutnyaberdasarnilaiheuristikterbaik Metode steepest – ascent hill climbing
Keadaanawal, lintasan ABCD (=19). Level pertama, hill climbing memilihnilaiheuristikterbaikyaitu ACBD (=12) sehingga ACBD menjadipilihanselanjutnya. Level kedua, hill climbing memilihnilaiheuristikterbaik, karenanilaiheuristiklebihbesardibanding ACBD, makahasil yang diperolehlintasannyatetap ACBD (=12)
Algoritma: • Initial State • Goal State • Evaluasikeadaanawal, jikatujuanberhentijikatidaklanjutdengankeadaansekarangsebagaikeadaanawal • Kerjakanhinggatujuantercapaiatauhinggaiterasitidakmemberiperubahansekarang : Metode steepest – ascent hill climbing
Tentukan SUCC sebagainilaiheuristikterbaikdari successor-successor • Kerjakantiap operator yang digunakanolehkeadaansekarang. • Gunakan operator tersebutdanbentukkeadanbaru • Evaluasikeadaanbaru. Jikatujuankeluar, jikabukanbandingkannilaiheuristiknyadengan SUCC. Jikalebihbaikjadikannilaiheuristikkeadaanbarutersebutsebagai SUCC. Jikatidak, nilai SUCC tidakberubah. • Jika SUCC lebihbaikdarinilaiheuristikkeadaansekarang, ubah SUCC menjadikeadaansekarang. Metode steepest – ascent hill climbing