Metode Pelacakan Heuristik
-
Upload
muhammad-haryorekso-kusumo -
Category
Documents
-
view
13 -
download
6
description
Transcript of Metode Pelacakan Heuristik
-
Metode Pelacakan Heuristik
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN TEKNIK KOMPUTER INDONESIA (STMIK-INDONESIA)
2011
Inteligensi Buatan (MKB6403)
Kuliah 5
Uninformed VS Informed Search
Uninformed search hanya menggunakan informasi daridefinisi masalah. Sedangkan informed search menggunakaninformasi lain (contoh: path cost) dalam mencari solusi
Jenis-jenis uninformed search:
Breadth-first search
Depth-first search Depth-first search
Depth-limited search
Iterative deepening search
Jenis-jenis informed search:
Uniform cost search
Greedy best-first search
A*search
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 2
Best-first search
-
Uniform Cost Search
Prinsip uniform cost search:
Lakukan node expansion terhadap node di fringe
yang path cost-nya paling kecil cheapest solution
Implementasi: fringe adalah sebuah priority queue Implementasi: fringe adalah sebuah priority queue
di mana node disortir berdasarkan path cost
function g(n)
Jika semua step cost sama, uniform cost sama
dengan breadth-first search
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 3
Contoh Penerapan UCS
S G
A
B
1
5 5
10
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 4
S G
C15 5
-
Contoh Penerapan UCS
S G
A
B
1
5 5
10
S 0
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 5
S G
C15 5
Contoh Penerapan UCS
S G
A
B
1
5 5
10
S
A C
S
B
0
1 5 15
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 6
S G
C15 5
1 5 15
-
Contoh Penerapan UCS
S G
A
B
1
5 5
10
S
A C
S
A B
0
1 5 15
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 7
S G
C15 5
1 5 15
G 11
Contoh Penerapan UCS
S G
A
B
1
5 5
10
S
A C
S
A B
0
1 5 15B
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 8
S G
C15 5
1 5 15
G 11 G 10
-
LatihanCari solusi dari Arad ke Bucharet dengan menggunakan UCS!
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 9
Best-first Search
Prinsip best-first search:
Lakukan node expansion terhadap node di fringe
yang nilai f(n)-nya paling kecil
f(n) merupakan sebuah evaluation function yang f(n) merupakan sebuah evaluation function yang
menyatakan perkiraan seberapa bagus suatu
node
Implementasi: fringe adalah sebuah priority queue
dimana node disortir berdasarkan f(n)
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 10
-
Fungsi Heuristik
Kunci keberhasilan best-first search terletak pada heuristic
function
Heuristic adalah:
rule of thumb
kiat-kiat sukses, tips-tips keberhasilan kiat-kiat sukses, tips-tips keberhasilan
informasi tambahan bagi si agent (agar lebih sukses) informed
search
Heuristic function h(n) adalah fungsi yang menyatakan
estimasi cost dari n ke goal state
Ada banyak kemungkinan heuristic function untuk sebuah
masalah
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 11
Contoh Fungsi Heuristik
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 12
Heuristic function untuk agent turis Rumania:
hSLD(n) = jarak straight-line distance dari n ke Bucharest
-
Greedy Best-first Search
Prinsip best-first search:
Lakukan node expansion terhadap node di fringe yang nilai f(n)-nya paling
kecil
Greedy best-first search selalu memilih node yang kelihatanannya paling
dekat ke goal
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 13
Arad 366
Greedy Best-first Search
Prinsip best-first search:
Lakukan node expansion terhadap node di fringe yang nilai f(n)-nya paling
kecil
Greedy best-first search selalu memilih node yang kelihatanannya paling
dekat ke goal
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 14
Arad
Sibiu ZerindTimisoara
Arad
253 329 374
-
Greedy Best-first Search
Prinsip best-first search:
Lakukan node expansion terhadap node di fringe yang nilai f(n)-nya paling
kecil
Greedy best-first search selalu memilih node yang kelihatanannya paling
dekat ke goal
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 15
Arad
Sibiu ZerindTimisoara
Arad
329 374Sibiu
Fagaras OradeaRimnicu
Vilcea176 380 193
Greedy Best-first Search
Prinsip best-first search:
Lakukan node expansion terhadap node di fringe yang nilai f(n)-nya paling
kecil
Greedy best-first search selalu memilih node yang kelihatanannya paling
dekat ke goal
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 16
Arad
Sibiu ZerindTimisoara
Arad
329 374Sibiu
Fagaras OradeaRimnicu
Vilcea380 193Fagaras
Bucharest 0
-
A* Search
Prinsip A* search:
Hindari node yang berada di path yang mahal
Evaluation function f(n) = g(n) + h(n)
g(n) = path cost ke n g(n) = path cost ke n
h(n) = estimasi path cost dari n ke goal
f(n) = estimasi total cost melalui n
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 17
Penerapan A* Search
Arad 366 = 0 + 366
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 18
-
Penerapan A* Search
AradArad
Sibiu Timisoara Zerind
393=140+253 447=118+329 449=75+374
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 19
Penerapan A* Search
AradArad
Sibiu Timisoara Zerind
447=118+329 449=75+374
Sibiu
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 20
Fagaras OradeaRimnicu
Vilcea
415=239+176 671=291+380 413=220+193
-
Penerapan A* Search
AradArad
Sibiu Timisoara Zerind
447=118+329 449=75+374
Sibiu
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 21
Fagaras OradeaRimnicu
Vilcea
415=239+176 671=291+380
Rimnicu
Vilcea
Craiova Pitesti
526=366+160 417=317+100
Penerapan A* Search
AradArad
Sibiu Timisoara Zerind
447=118+329 449=75+374
Sibiu
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 22
Fagaras OradeaRimnicu
Vilcea
671=291+380
Rimnicu
Vilcea
Craiova Pitesti
526=366+160 417=317+100
Fagaras
Bucharest
450=450+0
-
Penerapan A* Search
AradArad
Sibiu Timisoara Zerind
447=118+329 449=75+374
Sibiu
11/5/2011 Metode Pelacakan Heuristik 23
Fagaras OradeaRimnicu
Vilcea
671=291+380
Rimnicu
Vilcea
Craiova Pitesti
526=366+160
Fagaras
Bucharest
450=450+0
Pitesti
Bucharest Craiova
418=418+0 615=455+160