Tugas Mata Kuliah Kecerdasan Buatan

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TEKNIK PENCARIAN (SEARCHING)
Advertisements

Kisi-kisi Jawaban UTS Semester Pendek Genap 2008/09.
Lecture 3 State Space Search 2 Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Searching As’ad Djamalilleil
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Problem Solving Search -- Uninformed Search
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
Metode Pencarian/Pelacakan
Pencarian Tanpa Informasi
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Hill Climbing Best First Search A*
Problem Space Dr. Kusrini, M.Kom.
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
Breadth/Depth First Search (BFS/DFS)
Problem Solving Search -- Informed Search Ref : Artificial Intelligence: A Modern Approach ch. 4 Rabu, 13 Feb 2002.
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
SISTEM INTELEGENSIA BUATAN
Heuristic Search Best First Search.
Pertemuan 3 Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
STRATEGI PENCARIAN PERTEMUAN MINGGU KE-4.
Pertemuan 3 Mendefinisikan Masalah dalam Ruang Keadaan
Penyelesaian Masalah menggunakan Teknik Pencarian Heuristic Search
Teknik Pencarian 1 Blind Search
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 3.
Penyelesaian Masalah menggunakan Teknik Pencarian Blind Search
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 9.
Pencarian Buta (Blind Search).
TEKNIK PENCARIAN & PELACAKAN
Pertemuan 6 Metode Pencarian
Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Teknik Pencarian (Searching)
Metode Pencarian/Pelacakan
Metode Pencarian & Pelacakan
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Pemecahan Masalah dengan Pencarian
Pendekatan Inferensi dalam Sistem Pakar
Pertemuan 6 Pencarian Heuristik
Heuristic Search (Part 2)
Pengantar Kecerdasan Buatan
Pendekatan Inferensi dalam Sistem Pakar
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
Search.
As’ad Djamalilleil Searching As’ad Djamalilleil
Artificial Intelegence/ P 3-4
TEKNIK PENCARIAN.
Problem solving by Searching
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
PROBLEM SOLVING Masalah biasanya disajikan dalam bentu graf
Metode Pencarian/Pelacakan
Fakultas Ilmu Komputer
Informed (Heuristic) Search
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
Pertemuan 6 Metode Pencarian
Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Heuristic Search.
Teori Bahasa Otomata (1) 2. Searching
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 4.
Heuristic Search Best First Search.
MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN
Modul II Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian
Transcript presentasi:

Tugas Mata Kuliah Kecerdasan Buatan Dibuat oleh : Mochamad Irfani 12012863 Ekstensi 2012

Analisa Teknik Searching pada Kecerdasan Buatan Teknik searching sendiri terbagi menjadi dua, yaitu: Pencarian buta Pencarian asal ketemu Pencarian yang tidak memiliki informasi awal Blind Search Pencarian yang memperhatikan nilai heuristik (nilai perkiraan) Pencarian bersyarat Mengembangkan efisiensi pencarian Heuristic Search

Blind Search Blind Search Depth First Search Breadth First Search Uniform Cost Search Depth Limited Search Iterative Deepening Search Bi-Directional Search Blind Search

Iterative Deepening Search Batasan Masalah Uniform Cost Search Iterative Deepening Search Bi Directional Search

Uniform Cost Search Perpaduan antara BFS dan DFS Pada UCS, pencarian nya mempehatikan cost/jarak antara 1 node ke node lain. Contoh :

Iterative Deepening Search Merupakan metode yang berusaha menggabungkan keuntungan BFS (Complete dan Optimal) dengan keuntungan DFS (Space Complexity yang rendah). Tetapi konsekuensinya adalah Time Complexity-nya menjadi tinggi.

Prinsip dari algoritma IDS ini adalah melakukan depth-limited search secara bertahap dengan nilai ℓ yang incremental sampai tidak cut off

Contoh

Bi-Directional Search Pada setiap iterasi, pencarian dilakukan dari dua arah: dari node asal (start) dan dari node tujuan (goal). Ketika dua arah pencarian membangkitkan node yang sama, maka solusi telah ditemukan, dengan cara menggabungkan kedua jalur yang bertemu.

Contoh

Yang perlu diperhatikan Bagaimana kalau terdapat beberapa node tujuan yang berbeda? Terdapat perhitungan yang tidak efisien untuk selalu mengecek apakah node baru yang dibangkitkan sudah pernah dibangkitkan oleh pencarian dari arah yang berlawanan. Bagaimana menentukan strategi pencarian untuk kedua arah tersebut? Misalnya dari arah sumber dan dari arah tujuan digunakan BFS.

Terimakasih