MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Advertisements

Pengantar Strategi Algoritma
Algoritma Runut-balik (Backtracking)
Algoritma Branch and Bound
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Design and Analysis of Algorithm Dynamic Programming
Algoritma Greedy (lanjutan)
Algoritma Runut-balik (Backtracking)
Pencarian Tanpa Informasi
Pengantar Strategi Algoritmik
Program Dinamis (dynamic programming): metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan solusi menjadi sekumpulan langkah (step) atau tahapan (stage)
Design and Analysis Algorithm
Algoritma Divide and Conquer
Penerapan Int.Programming (IP) dgn Program Komputer.. Pertemuan 21 :
Pertemuan 23 BRANCH AND BOUND (1)
Pertemuan 24 BRANCH AND BOUND (2)
Pertemuan 13 Dynamic Programming
P31035 Algorithms and Complexity 3 SKS
Sistem Pakar Pertemuan II “Inteligensia Semu” (Lanjutan)
Dynamic Programming Widodo. Pengantar  Dynamic Programming (DP) merupakan algoritma untuk memecahkan persoalan optimasi yaitu persoalan yang.
Algoritma Greedy (lanjutan)
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Pertemuan 22 BACKTRACKING
Perbandingan Algoritma Brute Force dan Depth First Search (DFS) dalam Kasus Travelling Salesman Problem (TSP) Ervin Yohannes ( )
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
PEMROGRAMAN DINAMIS Modul 9. PENELITIAN OPERASIONAL Oleh : Eliyani
Algoritma Greedy Team Fasilkom.
PERCABANGAN DAN PEMBATASAN
Pendekatan Inferensi dalam Sistem Pakar
Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritma
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
Pertemuan 25 MERANCANG ALGORITMA DENGAN KOMPLEKSITAS TERTENTU
Greedy Pertemuan 7.
Dynamic Programming (Program Dinamis)
Branch and Bound Lecture 12 CS3024.
Design and Analysis Algorithm
Program Dinamis.
Dynamic Programming Program dinamik adalah salah satu teknik matematika yang digunakan untuk mengoptimalkan proses pengambilan keputusan secara bertahap.
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
Analisa Algoritma (IF1282)
Pertemuan 12 METODA GREEDY lanjutan….
Algoritma Greedy (lanjutan)
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
Pendekatan Inferensi dalam Sistem Pakar
Pertemuan 13 DYNAMIC PROGRAMMING : FIBONACCI SEQUENCE PROBLEM
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
Pertemuan 26 PRAKTEK ANALISIS ALGORITMA
LATIHAN 26 Buatlah sebuah algoritma untuk menampilkan jumlah faktor pembagi bilangan X, dengan X adalah 1 hingga N ! Misal Jumlah faktor dari 1 adalah.
Algoritma Branch and Bound
Program Dinamis (Dynamic Programming)
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
PEMROGRAMAN DINAMIS Pertemuan 7
CSG3F3/ Desain dan Analisis Algoritma
Analisa Algoritma Konsep Algoritma.
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Analisa Algoritma : Pendahuluan
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Analisa Algoritma 3 SKS.
MATERI PERKULIAHAN KECERDASAN BUATAN
Analisis dan Perancangan Algoritma
Algoritma Divide and Conquer
Algoritma Divide and Conquer
Algoritma Divide and Conquer
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Pengantar Strategi Algoritma
Program Dinamis (Dynamic Programming)
OPERATIONS RESEARCH – I
Transcript presentasi:

MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA DYNAMIC PROGRAMMING 7 Ken Kinanti Purnamasari

Strategi Algoritma Strategi Solusi Langsung (Direct Solution) Brute-Force, Greedy Strategi Berbasis Ruang Status (State-space Base) Backtracking, Branch & Bound Strategi Solusi Atas-Bawah (Top-Down Solution) Divide & Conquer Strategi Solusi Bawah-Atas (Down-Top Solution) Dynamic Programming

DYNAMIC PROGRAMMING

An idea, like a ghost … must be spoken to a little, before it will explain itself. Charles Dickens

Programming = Planning Dynamic Programming Introduction Richard Bellman, 1950 Programming = Planning ≠ Computer Programming

Dynamic Programming Definisi Dynamic Programming adalah pemecahan masalah yang menguraikan solusi menjadi sekumpulan langkah, sehingga solusi merupakan rangkaian keputusan yang saling berkaitan. TSP Shortest Path 0/1 Knapsack

Greedy VS Dynamic Prog. Greedy : 1 rangkaian keputusan Dynamic Programming Greedy VS Dynamic Prog. Greedy : 1 rangkaian keputusan Dynamic Programming : banyak rangkaian keputusan

Karakter Masalah Terdapat sejumlah berhingga pilihan yang mungkin. Dynamic Programming Karakter Masalah Terdapat sejumlah berhingga pilihan yang mungkin. Solusi di suatu tahap dibangun sebagai hasil solusi tahap sebelumnya. Digunakan persyaratan optimasi untuk membatasi jumlah pilihan yang dipertimbangkan.

Dynamic Programming Prinsip Optimalitas “ Jika solusi total optimal, maka bagian solusi sampai tahap ke-k juga optimal ” Cost[k + 1] = Cost[k] + Cost[k] ke [k+1]

Karakter Penyelesaian Dynamic Programming Karakter Penyelesaian Masalah dibagi jadi beberapa tahap. Setiap tahap dapat menghasilkan suatu keputusan. Setiap tahap memiliki sejumlah status yang berhubungan dengan tahap tersebut. Cost meningkat secara teratur sesuai bertambahnya tahapan.

Jenis DP Maju (forward) bergerak mulai dari tahap 1 sampai n. Dynamic Programming Jenis DP Maju (forward) bergerak mulai dari tahap 1 sampai n. Mundur (backward) bergerak mulai dari tahap n sampai 1.

Langkah Penyelesaian Tentukan karakter solusi optimal Dynamic Programming Langkah Penyelesaian Tentukan karakter solusi optimal Definisikan secara rekursif nilai solusi optimal Hitung nilai solusi optimal dengan cara maju/ mundur Konstruksi solusi optimal

Contoh Kasus TSP Shortest Path 1/0 Knapsack Binary Search Tree Dynamic Programming Contoh Kasus TSP Shortest Path 1/0 Knapsack Binary Search Tree Algoritma Warshall Algoritma Floyd

CONTOH KASUS 1 Shortest Path Dynamic Programming Mencari jalur terpendek antara dua buah lokasi tertentu.

CONTOH KASUS 1 3 4 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 4 : 8 10 9 8 Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 4 : ASAL SOLUSI OPTIMUM Bobot 4(ASAL) X4 8 3 10 9 4 10 8 9 10

Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path

CONTOH KASUS 1 4 7 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 3 : 8 8 8 9 Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 3 : ASAL KEMUNGKINAN TUJUAN SOLUSI OPTIMUM 8 9 Bobot 3(ASAL) X3 5 4 6 7 8 8 8 9 9 5 4 6 7 7 6

Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path

CONTOH KASUS 1 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 2 : 2 11 3 9 10 Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 2 : ASAL KEMUNGKINAN TUJUAN SOLUSI OPTIMUM 5 6 7 Bobot 2 (ASAL) X2 2 11 12 3 9 10 4 8 5 5 5 5 6 6 6 7 2 11 3 7 4 8

Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path

CONTOH KASUS 1 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 1 : 2 11 2 3 3 4 Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path MUNDUR - Langkah Dinamis 1 : ASAL KEMUNGKINAN TUJUAN SOLUSI OPTIMUM 5 6 7 Bobot1 (ASAL) X1 2 13 11 2 3 3 4 4 1 11

Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path

Dynamic Programming CONTOH KASUS 1 Shortest Path

CONTOH KASUS 1 Shortest Path Dynamic Programming Shortest Path : Bobot 11 1 – 3 – 5 – 8 – 10 1 – 4 – 5 – 8 – 10 1 – 4 – 6 – 9 - 10

Bagaimana dengan Forward DP ???

Ada Pertanyaan???