SEARCHING Blind Search
Tipe Masalah Single State Problem Satu aksi mengantarkan agent ke satu state lain. Dapat menggunakan uninformed & informed search.
Multiple State Problem Satu aksi mengantarkan agent ke beberapa kemungkinan state. Dapat menggunakan uninformed & informed search.
Contingency problem (tidak terduga) Hasil dari suatu aksi sangat sukar untuk diprediksi, agent mengetahui efek apa yg. mungkin ditimbulkan oleh aksi yg.dilakukannya. Selama aksi dilakukan, sensing juga diperlukan. Umumnya menggunakan planning. Utk. kasus khusus spt. pada game dng. 2 pemain dapat menggunakan metode-metode game playing.
Exploration problem Agent sama sekali tidak mempunyai informasi mengenai efek dari aksi yg. dilakukannya. Agent perlu bereksperiman & belajar. Dapat menggunakan metode learning yg. ada.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SEARCHING
BLIND/UN-INFORMED SEARCH METODE PENCARIAN HEURISTIK FUNGSI HEURISTIK
REASONING
PLANNING
LEARNING
PROPORTIONAL LOGIC
GOAL STACK PLANNING
DECISION TREE LEARNING
FIRST ORDER LOGIC
CONSTRAINT POSTING
NEURAL NETWORK
FUZZY SYSTEMS
GENETIC ALGORITHM
Penyelesaian Masalah Penentuan tujuan merupakan langkah awal dalam menyelesaikan masalah Sebuah tujuan dapat berupa himpunan keadaan (state) Perumusan masalah adalah proses untuk memutuskan aksi dan state apa yang akan dipertimbangkan dalam mengikuti penentuan tujuan Pencarian (search) adalah proses untuk mencari rangkaian terbaik dari beberapa kemungkinan rangkaian Sebuah algoritma pencarian menggunakan masalah sebagai input menghasilkan solusi dalam serangkaian aksi Setelah solusi ditemukan, aksi yang direkomendasikan dapat dilakukan formulate-search-execute
Searching • Teknik pencarian, yaitu teknik penyelesaian masalah yang mempresentasikan masalah ke dalam ruang keadaan (state) dan secara sistematis melakukan pembangkitan dan pengujian state-state dari initial state sampai ditemukan suatu goal state. • Digunakan dalam pencarian rute optimum untuk memandu seseorang di perjalanan, misal di swedia setiap taksi dilengkapi dengan GPS (Global Positioning System)
Metode Pencarian • Pencarian Buta (Blind Search/Uninformed search) – – – –
Pencarian melebar (breath first Search) Pencarian mendalam pertama (dept first search) Pencarian mendalam terbatas (dept limited search) Iterative Deepening Search
• Pencarian Terbimbing (Informed/heuristic Search) – – – – – –
Generate and Test Pendakian Bukit (Hill Climbing) Pencarian Terbaik Pertama (Best First Search) Tabu Search Simulated Anealing Cheapest Insertion Heuristic
S A
D
B C
D E
E
F G
E
B G
C
A
F
B
B
G
C
C
E
G
Breath-First Seach • Pada metode Breadth-First Search, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1 • Pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya demikian pula dari kiri ke kanan hingga ditemukannya goal
S A
D
B C
D E
E
F G
E
B G
C
A
F
B
B
G
C
C
E
G
Depth First Search • Pada Depth-First Search, proses pencarian akan dilakukan pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel. • Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi. Proses ini diulangi terus hingga ditemukannya solusi
S A
D
B C
D E
E
F G
E
B
G
C
A
F
B
B
G
C
C
E
G
Depth Limited Search • Sama dengan pada Depth First Search • Tetapi kedalaman dari pohon dibatasi • Jika batas kedalaman sudah tercapai akan dilanjutkan ke cabang berikutnya • Misal kedalaman maksimal : 3
S A B C
D D
E
E
E F
A B
B
E
Iterative Deepening Search • Secara iterative akan menggunakan Depth Limited Search dari kedalaman 0 sampai kedalaman n • Merupakan penggabungan antara Breath First Search dan Depth First Search
n=0
n=1
n=2
S
n=3 A B
C
D D
E
E
E F
A B
B
E
n=4 S A B C
D D
E F
E
E B
A
F
B
G
C
B C
E
n=5 S A
D
B C
D E
E
F G
E
B
G
C
A
F
B
B
G
C
C
E
G
TUGAS: Buat alur pencarian rute Arad Buchared dengan menggunakan : 1. BFS 2. DFS
Sumber • Russel, S.J., dan Norvig, P., 1995, Artificial Intelligence a Modern Aproach • Winston, P.H., 1992, Artificial Intelligence • Handayani, A.N., ---, Kecerdasan Buatan
