Teknik Pencarian (Searching)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TEKNIK PENCARIAN (SEARCHING)
Advertisements

Metode Pencarian Heuristik
Heuristic Search Dr. Kusrini, M.Kom.
Kecerdasan Buatan Pencarian Heuristik.
Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Searching As’ad Djamalilleil
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
SEARCH 2 Pertemuan ke Lima.
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
Metode Pencarian/Pelacakan
Pencarian Heuristik.
METODE PENCARIAN HEURISTIK
Hill Climbing Best First Search A*
Problem Space Dr. Kusrini, M.Kom.
HEURISTIC SEARCH Presentation Part IV.
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Pertemuan 4 Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan
Ruang Keadaan (state space)
Pencarian (Searching)
Penyelesaian Masalah Teknik Pencarian
Metode Pencarian & Pelacakan
Metode Pencarian/Pelacakan
Pendefinisian problema sebagai proses pencarian ruang keadaan
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
SISTEM INTELEGENSIA BUATAN
Pencarian Heuristik.
METODE PENCARIAN dan PELACAKAN
Pertemuan 3 Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan
Informed (Heuristic) Search
Kecerdasan Buatan Materi 4 Pencarian Heuristik.
STRATEGI PENCARIAN PERTEMUAN MINGGU KE-4.
Disampaikan Oleh : Yusuf Nurrachman, ST, MMSI
Pencarian Heuristik (Heuristic Search).
Pencarian Heuristik.
TEKNIK PENCARIAN HEURISTIK
Penyelesaian Masalah menggunakan Teknik Pencarian Heuristic Search
Searching (Pencarian)
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 3.
Penyelesaian Masalah menggunakan Teknik Pencarian Blind Search
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 9.
Metode Pencarian dan Pelacakan
TEKNIK PENCARIAN & PELACAKAN
Pertemuan 6 Metode Pencarian
Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Metode Pencarian/Pelacakan
Metode Pencarian & Pelacakan
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Pertemuan 6 Pencarian Heuristik
Pendefinisian problema sebagai proses pencarian ruang keadaan
Pengantar Kecerdasan Buatan
Pertemuan 6 Pencarian Heuristik
Metode pencarian dan pelacakan - Heuristik
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
As’ad Djamalilleil Searching As’ad Djamalilleil
Artificial Intelegence/ P 3-4
TEKNIK PENCARIAN.
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
Metode Pencarian/Pelacakan
MASALAH DAN METODE PEMECAHAN MASALAH
Fakultas Ilmu Komputer
Informed (Heuristic) Search
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Pertemuan 6 Metode Pencarian
Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Tugas Mata Kuliah Kecerdasan Buatan
Teori Bahasa Otomata (1) 2. Searching
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 4.
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
Modul II Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Transcript presentasi:

Teknik Pencarian (Searching) Sistem Berbasis Pengetahuan

Searching sebagai Teknik Pemecahan Masalah Teknik Searching terbagi menjadi 2, yaitu : Pencarian buta (blind search) Pencarian terbimbing (heuristic search) Untuk mengukur performa metode pencarian, terdapat 4 kriteria yang dapat dilakukan, yaitu : Completeness Time Complexity Space Complexity Optimality

Pencarian Heuristic Teknik pencarian heuristic merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian secara selektif dan dapat memandu proses pencarian yang kemungkinan sukses paling besar, namun dengan kemungkinan mengorbankan kelengkapan (completeness)

Fungsi Heuristic Fungsi heuristic adalah aturan-aturan yang digunakan untuk mendapatkan solusi yang diinginkan Pencarian heuristic terdiri dari : Generate And Test (Pembangkitan dan Pengujian) Hill Climbing Simple hill climbing Steepest-Ascent Hill Climbing Best First Search Algoritma A* Simulated Annelaing

Generate And Test Algoritma Generate and Test (GT) Bangkitkan sebuah solusi yang mungkin. Solusi bisa berupa suatu keadaan (state) tertentu, seperti pada contoh kasus petani, sayuran, kambing, serigala. Tes apakah solusi yang dibangkitkan tersebut adalah sebuah solusi yang bisa diterima sesuai dengan kriteria yang diberikan. Jika solusi telah ditemukan, keluar. Jika belum, kembali ke langkah 1.

Hill Climbing Metode ini berbeda dengan GT. Yaitu terletak pada umpan balik prosedur pengujian yang dilakukan untuk membantu menentukan solusi yang bisa langsung dihilangkan dalam ruang pencarian. Oleh karena itu pembangkit keadaan berikutnya sangat tergantung pada umpan balik dari prosedur pengetesan

Best First Search Best first search memilih simpul baru yang memiliki biaya terkecil dari simpul-simpul pada level terdalamyang pernah dibangkitkan. Dengan demikian, algoritma adalah sebagai berikut : Buat sebuah stack, inisialisasi node akar sebagai node pertama Bila node pertama ≠ GOAL, node dihapus dan diganti dengan anak-anaknya Selanjutnya, keseluruhan node yang ada di stack di-sort ascending berdasarkan heuristic yang digunakan. Bila node pertama ≠GOAL, ulangi. Bila node pertama = GOAL, cari solusi dengan cara menelusuri jalur dari goal ke node akar Selesai

Contoh BEST FIRST SEARCH 1 3 K 4 J 4 D G 7 A 4 2 6 E 6 5 Z H 8 3 C F I 2 4

Referensi Buku T. Sutojo, Edy Mulyanto, Vincent Suhartono. “Kecerdasan Buatan”. Penerbit ANDI. Yogyakarta : 2011 Suyanto. “Artificial Intelligent”. Penerbit INFORMATIKA, Bandung : 2014