Algoritma Pencarian-Searching, makna Pencarian.pptx

Algoritma pencarian adalah serangkaian langkah logis yang dirancang untuk menemukan suatu elemen atau data tertentu dalam sebuah struktur data, seperti array, list, atau graf. Tujuan utamanya adalah menentukan apakah elemen tersebut ada, dan jika ada, mengembalikan posisinya.

1. Pencarian (Searching)

2. Makna Pencarian Penting menyelesaikan masalah karena tiap state menyatakan langkah2x penyelesaian . Penting untuk perencanaan , karena tiap state menggambarkan posisi saat tertentu untuk menentukan apa yg harus dilakukan . Penting karena bagian dari kesimpulan , state menggambarkan hipotesis dalam sebuah rangkaian deduktif .

3. Pendahuluan Hal penting dalam menentukan sistem kecerdasan buatan adalah kesuksesan dalam pencarian . keberhasilan Pencarian melalui ruang keadaan melibatkan , antara lain: Sebuah himpunan state ( simpul ) Operator ( aturan-aturan ) dan biaya yang dikeluarkan Simpul awal Tes untuk mengecek simpul GOAL

4. Algoritma Dasar Pencarian Misalkan L sebagai sebuah List ( daftar ) mengandung keadaan awal . Loop if L = empty return failure ( gagal ) node select(L) if node=goal then return node ( jalur yang dilalui dari keadaan awal ) else { bangkitkan semua successor node, dan { gabungkan state baru yang dihasilkan dalam L} End Loop Note: sama halnya seperti mencari file dari sebuah storage dalam sebuah pohon file.

5. Kriteria Pencarian Completeness : Apakah metode tsb menjamin adanya solusi jika solusinya ada ? Time Complexity : Berapa lama waktu untuk menemukan solusi ? Space Complexity : Berapa banyak memori yang dibutuhkan untuk menemukan solusi ? Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi terbaik jika terdapat beberapa solusi yang berbeda ?

6. Terminologi Pohon A B C D E F Akar Level 1 Level 2 Level 3 Daun Simpul : A,B,C,D,E,F Path: A,B,E atau A,B,F atau A,C atau A,D Ruang Simpul : {(A,B),(A,C),(B,E),(B,F),(A,D)} Orang tua anak

7. Jenis Metode Pencarian Pencarian Buta ( uninformed / Blind Search ) BFS (Breadth First Search) DFS ( Depth First Search ) 2. Pencarian Terbimbing ( informed / Heuristic Search ) Generate and Test Hill Climbing ( Pendakian Bukit) Best First Search ( Pencarian Terbaik Pertama )

8. Breadth First Search Breadth First Search (BFS) merupakan metode pencarian yang bertujuan untuk memperluas dan memeriksa semua simpul pada graph atau urutan kombinasi dengan pencarian secara sistematis melalui setiap solusi .

9. Breadth First Search BFS melakukan pencarian secara mendalam pada keseluruhan graph atau urutan tanpa memperhatikan tujuan sehingga menemukan tujuan tersebut . BFS tidak menggunakan algoritma heuristik .

10. Breadth First Search Karakteristik BFS : - Jika ada solusi , BFS akan menemukannya . - BFS akan menemukan solusi dengan jalur terpendek . - BFS tidak akan terjebak dalam “looping”. - BFS membutuhkan space untuk menyimpan node list antrian dan space yang dibutuhkan dan mungkin space yang dibutuhkan itu cukup besar . - Asumsi : 1. Ada solusi dalam pohon 2. Pencarian tree adalah secara terurut .

11. Breadth First Search BFS melakukan searching pada semua node yang berada pada level yang sama terlebih dahulu , sebelum melanjutkan proses searching pada node di level berikutnya .

12. Breadth First Search Keterangan : 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 solusi .

13. Breadth First Search Keuntungan BFS : Tidak akan menemui jalan buntu Jika ada satu solusi , maka breadth-first search akan menemukannya . dan , jika ada lebih dari satu solusi , maka solusi minimum akan ditemukan . Kelemahan BFS: Membutuhkan memori yang cukup banyak , karena menyimpan semua node dalam satu pohon Membutuhkan waktu yang cukup lama, karena akan menguji n level untuk mendapatkan solusi pada level yang ke -(n+1).

14. Depth First Search Depth-first search (DFS) adalah proses searching sistematis buta yang melakukan ekspansi sebuah path ( jalur ) menuju penyelesaian masalah sebelum melakukan ekplorasi terhadap path yang lain. Proses searching mengikuti sebuah path tunggal sampai menemukan goal atau dead end.

15. Depth First Search Apabila proses searching menemukan dead-end, DFS akan melakukan penelusuran balik ke node terakhir untuk melihat apakah node tersebut memiliki path cabang yang belum dieksplorasi .

16. Depth First Search

17. Depth First Search

18. Depth First Search Kelebihan DFS : Pemakaian memori hanya sedikit , berbeda jauh dengan BFS yang harus menyimpan semua node yang pernah dibangkitkan . Jika solusi yang dicari berada pada level yang dalam dan paling kiri , maka DFS akan menemukannya secara cepat . Kelemahan DFS : Jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang dalam ( tak terhingga ), maka tidak ada jaminan untuk menemukan solusi ( Tidak Complete) . Jika terdapat lebih dari satu solusi yang sama tetapi berada pada level yang berbeda , maka pada DFS tidak ada jaminan untuk menemukan solusi yang paling baik ( Tidak Optimal) .

19. Depth First Search

20. SELESAI