Heuristic search
Download
1 / 21

HEURISTIC SEARCH - PowerPoint PPT Presentation


  • 235 Views
  • Uploaded on

HEURISTIC SEARCH. Presentation Part IV. Metode Pencarian Heuristik. Pembangkit dan Pengujian ( Generate and Test ) Pendakian Bukit ( Hill Climbing ) 1. Simple Hill Climbing 2. Steepest=Ascent Hill Climbing Pencarian Terbaik Pertama ( Best First Search ) 1. OR Graph 2. Algoritma A*

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' HEURISTIC SEARCH' - addison


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Heuristic search

HEURISTIC SEARCH

Presentation Part IV


Metode pencarian heuristik
Metode Pencarian Heuristik

  • Pembangkit dan Pengujian (Generate and Test)

  • Pendakian Bukit (Hill Climbing)

    1. Simple Hill Climbing

    2. Steepest=Ascent Hill Climbing

  • Pencarian Terbaik Pertama (Best First Search)

    1. OR Graph

    2. Algoritma A*

  • Simulated Annealing


Generate and test
Generate and Test

  • Algoritma :

    1. Bangkitkan suatu kemungkinan solusi

    (membangkitkan suatu titik tertentu atau

    lintasan tertentu dari keadaan awal)

    2. Uji apakah node tsb adlh solusi dg

    mbandingkan node tsb atau node akhir dr lintasan

    yg dipilih dg kumpulan tujuan yg diharapkan

    3. if solusi ditemukan keluar, if tdk kembali langkah

    pertama


Contoh tsp travelling salesman problem

A

8

B

3

4

5

7

D

6

C

Contoh : TSP (Travelling Salesman Problem)

Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak tiap kota sdh diket.Kita ingin mengetahui rute terpendek dimana setiap kota hanya boleh dikunjungi 1 kali. Misal ada 4 kota dg jarak sbb:


Penyelesaian
Penyelesaian :

Membangkitkan solusi - solusi yg mungkin dg menyusun kota – kota dalam urutan abjad, yaitu:

 A – B – C – D

 A – B – D – C

 A – C – B – D

 A – C – D – B

 DST

U/ mengetahui jumlah seluruh kombinasi abjad yg mkn mjd solusi adalah n!.


Pilih keadaan awal, mis ABCD dg panjang lintasan 19.

Lakukan backtracking u/ mdapatkan lintasan ABDC 18.

Bandingkan lintasan ABDC dg sblmnya, lintasan terpendek akan dipilih u/ dilakukan backtracking lagi.

Solusi terbaik adalah menemukan lintasan terpendek dari kota yg dilewati.




Kelemahan
Kelemahan :

  • Membangkitkan semua kemungkinan sebelum dilakukan pengujian

  • Membutuhkan waktu yg cukup besar dalam pencariannya


Simple hill climbing
Simple Hill Climbing

  • Algoritma :

    1. Mulai dr keadaan awal, lakukan pengujian: if

    tujuan mk stop,if tdk mk lanjutkan dg keadaan

    skrng sbg keadaan awal.

    2. Ulangi langkah berikut hingga solusi ditemukan

    atau sampai tdk ada operator baru yg

    diaplikasikan pd keadaan skrng:

    a. Pilih operator yg blm pernah digunakan,

    gunakan operator u/ mdptkan keadaan yg baru


Lanjutan
Lanjutan………

b. Evaluasi keadaan baru tsbt :

(i) If keadaan baru adlh tujuan, keluar

(ii) If tdk, namun nilainya lbh baik dr keadaan

skrng, mk jadikan keadaan baru tsbt mjd

keadaan skrng

(iii) If keadaan baru tdk lbh baik drpd keadaan

skrng, mk lanjutkan iterasi


Penyelesaian contoh kasus tsp
Penyelesaian : contoh kasus TSP

  • Operator yg digunakan adlh operator yg bisa menghasilkan kombinasi lintasan kota yg berbeda, yaitu dg menukar urutan posisi 2 kota dlm suatu lintasan.

  • Bila ada n kota maka kombinasi lintasan :

  • Jika dr soal terdapat 4 kota mk kombinasi ada 6 yaitu :


Lanjutan1
Lanjutan …….

1. (1,2) tukar urutan posisi kota ke-1 dg kota ke-2

2. (2,3) tukar urutan posisi kota ke-2 dg kota ke-3

3. (3,4) tukar urutan posisi kota ke-3 dg kota ke-4

4. (4,1) tukar urutan posisi kota ke-4 dg kota ke-1

5. (2,4) tukar urutan posisi kota ke-2 dg kota ke-4

6. (1,3) tukar urutan posisi kota ke-1 dg kota ke-3

  • Pada pencarian ini, penggunaan urutan dari kombinasi harus konsisten.Stlh kombinasi ditentukan, gunakan algoritma pengerjaan sesuai aturan metode simple hill climbing. Mis keadaan awal adlh ABCD



Lanjutan2
Lanjutan ……

  • Pencarian dilihat dari anak kiri, bila nilai heuristik anak kiri lbh baik mk dibuka utk pencarian slnjutnya, bila tdk baru melihat tetangga dari anak kiri tsbt.

  • Solusi yg dihasilkan adlh node DBCA (=12)  lintasan terpendek dibanding yg lain.

  • Kelemahannya :

    1. tdk semua solusi dpt ditemukan seperti

    pada metode generate and test (2 solusi).

    2. pembatasan kombinasi operator 

    penemuan solusi yg tdk maksimal


Steepest ascent hill climbing
Steepest-Ascent Hill Climbing

  • Algoritma :

    1. Mulai dr keadaan awal, lakukan pengujian: if

    tujuan mk stop,if tdk mk lanjutkan dg keadaan

    skrng sbg keadaan awal.

    2. Kerjakan hingga tujuan tercapai atau hingga

    iterasi tdk memberikan perubahan pd

    keadaan skrng:

    a. Tentukan SUCC sbg nilai heuristik terbaik

    dari successor – successor.


Lanjutan3
Lanjutan ……

b. Kerjakan utk tiap operator yg digunakan o/

keadaan skrng :

(i) Gunakan operator tsbt & bentuk keadaan

baru.

(ii) Evaluasi keadaan baru tsbt, if mrpk tujuan

keluar. If tdk, bandingkan nilai heuristiknya

dg SUCC. If lbh baik, jadikan nilai heuristik

keadaan baru tsbt sbg SUCC, but if not

good, nilai SUCC tdk berubah.

c. If SUCC lbh baik drpd nilai heuristik keadaan skrng, ubah node SUCC mjd keadaan skrng


Masalah yg mkn timbul
Masalah yg mkn timbul:

  • Local optimum : keadaan semua tetangga lbh buruk atau sama dg dirinya. Sering muncul ketika sdh mendekati solusi.

  • Plateau :keadaan semua tetangga sama dgn keadaan dirinya

  • Ridge : local optimum yg lbh disebabkan karena ketidak mampuan u/ menggunakan 2 operator sekaligus.


Penyelesaian contoh kasus tsp1
Penyelesaian : contoh kasus TSP

  • Operator tetap digunakan u/ mbangkit kemungkinan solusi.

  • Pencarian didasarkan pd nilai heuristik terbaik pd setiap level, bkn nilai heuristik pada node plng kiri (metode simple hill climbing)

  • Mis : dr contoh TSP kita ambil keadaan awal ABCD dg nilai heuristik (19). Nilai tsbt kita namai dg SUCC. Kmd lanjutkan pengerjaan sesuai dg algoritma dari steepest-ascent hill climbing.



Lanjutan4
Lanjutan ……

  • Solusi yg diperoleh, lintasan ACBD dg nilai heuristik 12.


ad