AI_20111010

Metode Pelacakan Buta

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN TEKNIK KOMPUTER INDONESIA (STMIK-INDONESIA)

© 2011

Inteligensi Buatan (MKB6403)

Kuliah 4

Cara Kerja Problem-Solving Agent

1. Perumusan tujuan (goal formulation): tentukantujuan yang ingin dicapai

2. Perumusan masalah (problem formulation): tentukan tindakan (action) dan keadaan (state) yang dipertimbangkan dalam mencapai tujuanyang dipertimbangkan dalam mencapai tujuan

3. Pencarian solusi masalah (searching): tentukanrangkaian tindakan yang perlu diambil untukmencapai tujuan

4. Pelaksanaan solusi (execution): laksanakanrangkaian tindakan yang sudah ditentukan ditahap sebelumnya

10/19/2011 Metode Pelacakan Buta 2

Contoh Penelusuran Search Tree

• Mulai dari root node (Arad) sebagai current node

• Lakukan node expansion

• Pilih salah satu node yang di-expand sebagai current node

yang baru. Ulangi langkah sebelumnya

Arad


Arad

Sibiu ZerindTimisoara

Fagaras Oradea Rimnicu Vilcea

Algoritma Penelusuran Search Tree

function GENERAL-SEARCH(problem,fringe) returns solution or failure

fringe ← INSERT(MAKE-NODE(INITIAL-STATE(problem),fringe))loop do

if fringe is EMPTY than return failurenode ← REMOVE-FIRST(fringe)if GOAL-TEST(problem) applied to STATE(node) succeeds then return node

fringe ← INSERT-ALL(EXPAND(node,problem),fringe)

1. Pada awal, fringe = himpunan node yang mewakili initial state

2. Pilih satu node dari fringe sebagai current node. Jika fringe kosong, selesai dengan gagal

3. Jika node tsb . lolos goal test, selesai dengan sukses!

4. Jika tidak, lakukan node expansion terhadap current node tsb.

5. Ulangi langkah 2


fringe ← INSERT-ALL(EXPAND(node,problem),fringe)end

Strategi Pencarian

• Ada berbagai jenis strategi dalam melakukan

searching. Perbedaannya terdapat pada node

expansion-nya

• Search strategy dievaluasi berdasarkan:Search strategy dievaluasi berdasarkan:

– Completeness: apakah solusi (jika ada) pasti ditemukan?

– Time complexity: berapa lama untuk mencari solusi? atau

berapa banyak jumlah node yang di-expand?

– Space complexity: jumlah maksimum node di dalam

memori

– Optimality: apakah solusi dengan minimum cost pasti

ditemukan?


Jenis-jenis Strategi Pencarian

• Ada 2 jenis strategi pencarian:

– Uninformed strategy, hanya menggunakan

informasi dari definisi masalah

– Informed strategy, menggunakan informasi– Informed strategy, menggunakan informasi

lainnya

• Uninformed strategy dapat diterapkan secara

generik terhadap semua jenis masalah yang

bisa direpresentasikan dalam sebuah state

space


Jenis-jenis Uninformed Strategy

• Breadth-first Search (BFS)

• Depth-first Search (DFS)

• Depth-limited Search

• Iterative Deepening Search• Iterative Deepening Search


Breadth-first Search

• Prinsip breadth-first search:

Lakukan node expansion terhadap node di fringe yang paling

“dekat” ke root → systema�c strategy

• Implementasi: fringe adalah sebuah queue, data struktur

FIFO (First In First Out)FIFO (First In First Out)

• Hasil node expansion (successor function) ditaruh di

belakang









belakang


A








belakang


A

B C

A








belakang


A

B C

D E

A

B








belakang


A

B C

D E F G

A

B C

Cari solusi dari Arad ke Bucharet dengan menggunakan BFS!


Depth-first Search

• Prinsip depth-first search:


“jauh” dari root

• Implementasi: fringe adalah sebuah stack, data struktur LIFO

(Last In First Out)(Last In First Out)


Depth-first Search







A

Depth-first Search







A

B C

A

Depth-first Search







A

B C

D E

A

B

Depth-first Search







A

B C

D E

A

B

H I

D

Depth-first Search







A

B C

D E

A

B

H I

D

Depth-first Search







A

B C

D E

A

B

H I J K

D E

Depth-first Search







A

B C

D E

A

B

H I J K

D E

Depth-first Search







A

B C

D E F G

A

B C

H I J K

D E

Depth-first Search







A

B C

D E F G

A

B C

H I J K L M

D E F

Depth-first Search







A

B C

D E F G

A

B C

H I J K L M

D E F

Depth-first Search







A

B C

D E F G

A

B C

H I J K L M N O

D E F G

Cari solusi dari Arad ke Bucharet dengan menggunakan DFS!


Depth-limited Search

• Prinsip depth-limited search:

Sama seperti depth-first search dengan depth yang

terbatas.

• Contoh: Ada 20 kota dalam peta Rumania. Jika ada• Contoh: Ada 20 kota dalam peta Rumania. Jika ada

solusinya, maka length maksimum adalah 19.


Iterative Deepening Search


Lakukan depth-limited search secara bertahap

dengan nilai l yang incremental


Cari solusi dari Arad ke Bucharet dengan menggunakan depth-

limited search dengan l = 3!


AI_20111010

Technology

Transcript of AI_20111010