1 / 41

Pertemuan III

Pertemuan III. Pencarian Tanpa Informasi BFS DFS Uniform Search Iterative Deepening Bidirectional Search. Tujuan Instruksional. Mahasiswa dapat merancang dan mengkodekan algoritma pencarian : Greedy search BFS DFS Uniform search Iterative deepening search Bidirectional search

penn
Télécharger la présentation

Pertemuan III

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. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Pertemuan III PencarianTanpaInformasi BFS DFS Uniform Search Iterative Deepening Bidirectional Search

  2. Tujuan Instruksional • Mahasiswadapatmerancangdanmengkodekanalgoritmapencarian: • Greedy search • BFS • DFS • Uniform search • Iterative deepening search • Bidirectional search • Mahasiswadapat menganalisis sebuahalgoritmapencariandarisisi: • Kompleksitaswaktu • Kompleksitasruang • Terminasialgoritma • Optimasi

  3. Konsep Pencarian • Himpunan keadaan • Operator dan biaya • Keadaan awal • Tes untuk menentukan tujuan tercapai atau tidak

  4. Contoh Situasi Pencarian Anda kehilangan sesuatu di rumah, dan ingin menemukannya.

  5. Data Tipe dalam Algoritma Pencarian • List OPEN (Fringe) and CLOSED • Graph: Node (State), Arc (Cost) • Search Space / Tree

  6. General Tree Search

  7. The Romania Case

  8. Node Representation

  9. Evaluasi Strategi Pencarian • Kelengkapan (completeness): apakahdapatdiberikangaransibahwasolusiterdapatdalamruangpencarian? • Optimal (optimality): apakahsolusi yang akandidapatkan merupakan kualitas terbaik (hanya memerlukanbiaya minimal/ jalur terpendek)? • Bagaimanadenganpenghitunganbiayapencarian, dikaitkandenganwaktudanruangpencarian? • Kompleksitaswaktu: Waktu yang diperlukan (jumlahsimpul yang dibuka) buruk atausesuaidengankasus yang terjadi. • Kompleksitasruang: Ruang yang dipakaiolehalgoritma, diukurdariukuran (jumlah) bukaan fringe yang terbentuk.

  10. Pendekatan terhadap Algoritma Pencarian • Pencarian exhaustive search (brute force) • Pencarian buta (blind search): BFS, DFS • Pencarian dengan informasi: heuristik • Pencarian dengan batasan (constraints satisfaction) • Pencarian saling berlawanan (adversary)

  11. Pohon Pencarian • Deskripsi keadaan • Pointer ke parent • Kedalaman simpul • Operator yang membuka simpul ini • Biaya total dari simpul awal sampai simpul ini • Root node • Leaf node • Branching factor • Ancestor / descendant • Path • Level

  12. Breadth First Search

  13. Ilustrasi BFS

  14. Ilustrasi BFS

  15. Ilustrasi BFS

  16. Ilustrasi BFS

  17. Ilustrasi BFS

  18. Ilustrasi BFS

  19. Ilustrasi BFS

  20. Properti BFS • Komplit • Optimal • Eksponensial • b + b2 + ... + bd = (b(d+1) - 1)

  21. Keuntungan dan Kerugian BFS • KeuntunganBFS: Menemukanjalursolusidenganjalurtersingkat, karenaselalumengambillebardaripohonpencarian. • KerugianBFS: Memerlukanruangdanwaktupencarian yang eksponensialpadakedalamanpencarian.

  22. Uniform Cost Search • Modifikasi BFS untuk mendapatkan biaya terendah sepanjang jalur pencarian, bukan hanya dilihat dari solusi yang didapat saja. (lowest cost vs. lowest depth) • Urutan biaya selalu menaik • g(SUCCESSOR(n)) > g(n) • g(n) = biaya jalur pencarian dari titik awal sampai node n. • Properti dari algoritma pencarian ini adalah: komplit, optimal / admissible, dan exponensial dalam kompleksiatas waktu dan ruang, O(bd).

  23. Uniform Cost Search Pada graf di atas, proses pencarian berlangsung sebagai berikut: 1. OPEN S (start) 2. OPEN A, B, C (cost = 1, 5, 15) 3. OPEN B, G, C (cost = 5, 11, 15) 4. OPEN G, G, C (cost = 10, 11, 15) 5. SOLUTION G (path S-B-G)

  24. Depth First Search

  25. IlustrasiDFS

  26. IlustrasiDFS

  27. IlustrasiDFS

  28. IlustrasiDFS

  29. IlustrasiDFS

  30. PropertiDFS • Kompleksitas waktu O(bd) • Kompleksitas ruang O(bN)  tidak komplit • N = maksimum depth

  31. Depth Limited Search

  32. Depth First Iterative Deepening

  33. IlustrasiDFID

  34. PropertiDFID • Komplit • Optimal • Kompleksitas waktu: bd + 2b(d-1) + ... + db <= bd / (1 - 1/b)2 = O(bd). • Kompleksitas ruang: O(bd), seperti DFS

  35. Bidirectional Search • Jika seandainya ada jalur yang dapat dibalik arah pencariannya, maka sebenarnya pencarian akan dapat dilakukan secara terbalik, satu memulai dari keadaan awal sampai tujuan, yang lainnya memulai dari keadaan akhir / tujuan hingga mencapai keadaan awal.

  36. Problem PencarianDuaARah Pencarian dua arah akan berhasil dengan baik, jika ada simpul awal dan akhir yang spesifik (unik). Algoritma ini akan sulit diterapkan, jika ada lebih dari satu simpul tujuan.

  37. PropertiPencarianDuaArah • Kompleksitas waktu dan ruang O(bd/2) • Komplit • Optimal

  38. PerbandinganStrategiPencarian But

  39. PencarianDalam Graph

  40. Pertanyaan Diketahui tabel keadaan dan jalur sebagai berikut: Gambarkan pohon ruang pencarian dari tabel di atas.

  41. Pertanyaan (cont’d) • Asumsikan keadaan awal adalah A, dan tujuan adalah G. • Tunjukkan bagaimana proses pencarian terjadi untuk setiap algoritma berikut, gunakan pohon pencarian yang sama: • BFS, • DFS, • DFID. • Untuk setiap algoritma tampilkan isi fringe, dan bagaimana urutan pembukaan simpul terjadi. • Hitunglah pula biaya jalurnya.

More Related