Pert 4 METODE PENCARIAN.

Presentasi berjudul: "Pert 4 METODE PENCARIAN."— Transcript presentasi:

1 Pert 4 METODE PENCARIAN

2 Materi Pembelajaran Pengertian Metode Pencarian
Blind Search (Pencarian Buta) Heuristics Search (Pencarian Terbimbing)

3 Metode Pencarian Teknik Search menentukan simpul mana yang dibuat lebih dulu dan mana yang kemudian sampai ditemukannya simpul solusi Dari proses search dihasilkan diagram tree, sehingga perlu penjelasan beberapa terminologi diagram tree seperti berikut :

4 Metode Pencarian Simpul a Level/Cabang Path Parent Child Root Leave
Jumlah Ruang Simpul Langkah solusi (Solusi) a b c d e f Root=simpul akar(a), leaf=daun(e,f,c,d), path=lintasan

5 Metode Pencarian Blind Search (Pencarian Buta)
Heuristics Search (Pencarian Terbimbing) Blind serach ->1.breadth first search(pencarian melebar pertama, 2.depth(pencarian mendalam pertama)

6 Metode Pencarian Buta (Blind Search)
Merupakan sekumpulan prosedur yang digunakan dalam melacak ruang keadaan. Menguji seluruh pohon dengan cara yang teratur dengan menggunakan semua operator sehingga menghasilkan suatu solusi. Lebih tepat untuk soal-soal kecil dengan beberapa ruang keadaan dan tepat untuk komputer berkecepatan tinggi.

7 Metode Pencarian Buta (Blind Search)
Breadth First Search (pencarian melebar pertama) Depth First Search (pencarian mendalam pertama)

8 Metode Pencarian Heuristik
Generate & Test Hill Climbing Search

9 Pencarian Heuristik 1 2 3 7 8 4 6 5 Keadaan Awal Tujuan

10 Generate & Test Pada prinsipnya metode ini merupakan penggabungan antara depth-first search dengan pelacakan mundur (backtracking), yaitu bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal. Algoritma: Metode suatu kemungkinan solusi (membangkitkan suatu titik tertentu atau lintasan tertentu dari keadaan awal). Uji untuk melihat apakah node tersebut benar-benar merupakan solusinya dengan cara membandingkan node tersebut atau node akhir dari suatu lintasan yang dipilih dengan kumpulan tujuan yang diharapkan. Jika solusi ditemukan, keluar. Jika tidak, ulangi kembali langkah yang pertama.

11 Kasus : Traveling Salesman Problem (TSP).
Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Ingin diketahui rute terpendek dimana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat 1 kali. A B D C 8 6 7 5 3 4

12 A B C D Generate & test akan membangkitkan semua solusi yang mungkin :
A – B – D – C A – C – B – D A – C – D – B, dan lain-lain. A B C D

13 Alur pencarian

14 Panjang Lintasan terpilih
Alur pencarian Pencarian ke- Lintasan Panjang Lintasan Lintasan terpilih Panjang Lintasan terpilih 13. CABD 15 ACBD 12 14. CADB 14 15. CBAD 20 16. CBDA 16 17. CDAB 21 18. CDBA 18 19. DABC 20. DACD 21. DBAC 22. DBCA ACBD atau DBCA 23. DCAB 17 24. DCBA 19

15 Kelemahan Generate & Test
Salah satu kelemahan dari metode generate & test ini adalah perlu membangkitkan semua kemungkinan sebelum dilakukan pengujian, sehingga membutuhkan waktu yang cukup besar dalam pencariannya.

16 Pendakian Bukit (Hill Climbing)
Metode ini hampir sama dengan metode pembangkitan & pengujian, hanya saja proses pengujian dilakukan dengan menggunakan fungsi heuristik. Pembangkitan keadaan berikutnya sangat tergantung pada feedback dari prosedur pengetesan. Tes yang berupa fungsi heuristic ini akan menunjukkan seberapa baiknya nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan-keadaan lainnya yang mungkin.

17 Simple Hill Climbing Algoritma
Mulai dari keadaan awal, lakukan pengujian : jika merupakan tujuan, maka berhenti tetapi jika tidak, lanjutkan dengan keadaan sekarang sebagai keadaan awal. Kerjakan langkah-langkah berikut sampai solusinya ditemukan, atau sampai tidak ada operator baru yang akan diaplikasikan pada keadaan sekarang : Cari operator yang belum pernah digunakan; gunakan operator ini untuk mendapatkan keadaan yang baru. Evaluasi keadaan baru tersebut. Jika keadaan baru merupakan tujuan, keluar. Jika bukan tujuan, namun nilainya lebih baik daripada keadaan sekarang, maka jadikan keadaan baru tersebut menjadi keadaan sekarang. Jika keadaan baru tidak lebih baik daripada keadaan sekarang, maka lanjutkan iterasi.

18 Kasus : TSP (Traveling Salesman Problem)
Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Ingin diketahui rute terpendek dimana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat 1 kali. Operator  Tukar kota ke-i dengan kota ke-j (Tk i,j)

19 Untuk N kota, akan ada operator sebanyak :

20 Kasus : TSP (Traveling Salesman Problem)
Untuk 4 kota : Tk 1,2 : tukar kota ke-1 dengan kota ke-2. Tk 1,3 : tukar kota ke-1 dengan kota ke-3. Tk 1,4 : tukar kota ke-1 dengan kota ke-4. Tk 2,3 : tukar kota ke-2 dengan kota ke-3. Tk 2,4 : tukar kota ke-2 dengan kota ke-4. Tk 3,4 : tukar kota ke-3 dengan kota ke-4.

21 Kasus : Traveling Salesman Problem (TSP).
Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Ingin diketahui rute terpendek dimana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat 1 kali. A B D C 8 6 7 5 3 4

22 ABCD BACD ACBD ABDC DBCA Tk 1,2 Tk 2,3 Tk 3,4 Tk 4,1 CBAD Tk 2,4 Tk 1,3 (19) (17) BCAD BADC DACB BDCA CABD (15) BCDA DCAB BDAC (20) (18) (14) DBAC CDAB ADBC (21) (13) ADCB (12) DCBA ACDB CBDA (16)

23 Apabila hanya digunakan 4 operator saja :
ABCD BACD ACBD ABDC DBCA BCAD BADC DACB Tk 1,2 Tk 2,3 Tk 3,4 Tk 4,1 CBAD BCDA DCAB (19) (17) (15) (20) (18)

24 Pada simple hill climbing, ada 3 masalah yang mungkin :
Algoritma akan berhenti kalau mencapai nilai optimum lokal. Urutan penggunaan operator akan sangat berperngaruh pada penemuan solusi. Tidak diijinkan untuk melihat satupun langkah sebelumnya.