Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama. Heuristic Search. Pertemuan : 4 Dosen Pembina : Sriyani Violina Danang Junaedi
|
|
- Susanti Hermanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Heuristic Search Pertemuan : 4 Dosen Pembina : Sriyani Violina Danang Junaedi IF-UTM 1 Overview Deskripsi Heuristic Search Simulated nnealing Simplified Memory ounded * i-directional * Modified i-directional * Dynamic Weighthing * IF-UTM 2 IF-UTM 1
2 Deskripsi Pertemuan ini mempelajari bagaimana memecahkan suatu masalah dengan teknik searching. Metode searching yang dibahas pada pertemuan ini adalah heuristic search atau informed search yang terdiri dari: Simulated nnealing Simplified Memory ounded * i-directional * Modified i-directional * Dynamic Weighthing * IF-UTM 3 Simulated nnealing alternative to a random-restart hill-climbing when stuck on a local maximum is to do a reverse walk to escape the local maximum. This is the idea of simulated annealing. The term simulated annealing derives from the roughly analogous physical process of heating and then slowly cooling a substance to obtain a strong crystalline structure. The simulated annealing process lowers the temperature by slow stages until the system ``freezes" and no further changes occur. IF-UTM 4 IF-UTM 2
3 Search using Simulated nnealing Simulated nnealing = hill-climbing with non-deterministic search asic ideas: like hill-climbing identify the quality of the local improvements instead of picking the best move, pick one randomly say the change in objective function is δ if δ is positive, then move to that state otherwise: move to this state with probability proportional to δ thus: worse moves (very large negative δ) are executed less often however, there is always a chance of escaping from local maxima over time, make it less likely to accept locally bad moves (Can also make the size of the move random as well, i.e., allow large steps in state space) IF-UTM 5 Physical Interpretation of Simulated nnealing Physical nalogy: imagine letting a ball roll downhill on the function surface this is like hill-climbing (for minimization) now imagine shaking the surface, while the ball rolls, gradually reducing the amount of shaking this is like simulated annealing nnealing = physical process of cooling a liquid or metal until particles achieve a certain frozen crystal state simulated annealing: free variables are like particles seek low energy (high quality) configuration get this by slowly reducing temperature T, which particles move around randomly IF-UTM 6 IF-UTM 3
4 Simulated nnealing Probability of transition to higher energy state is given by function: P = e E/kt Where E is the positive change in the energy level T is the temperature K is oltzmann constant. IF-UTM 7 Differences The algorithm for simulated annealing is slightly different from the simple-hill climbing procedure. The three differences are: The annealing schedule must be maintained Moves to worse states may be accepted It is good idea to maintain, in addition to the current state, the best state found so far. IF-UTM 8 IF-UTM 4
5 lgorithm: Simulate nnealing 1. Evaluate the initial state. If it is also a goal state, then return it and quit. Otherwise, continue with the initial state as the current state. 2. Initialize EST-SO-FR to the current state. 3. Initialize T according to the annealing schedule 4. Loop until a solution is found or until there are no new operators left to be applied in the current state. a. Select an operator that has not yet been applied to the current state and apply it to produce a new state. b. Evaluate the new state. Compute: E = ( value of current ) ( value of new state) If the new state is a goal state, then return it and quit. If it is a goal state but is better than the current state, then make it the current state. lso set EST-SO-FR to this new state. If it is not better than the current state, then make it the current state with probability p as defined above. This step is usually implemented by invoking a random number generator to produce a number in the range [0, 1]. If the number is less than p, then the move is accepted. Otherwise, do nothing. c. Revise T as necessary according to the annealing schedule 5. Return EST-SO-FR as the answer IF-UTM 9 Simulate nnealing: Implementation It is necessary to select an annealing schedule which has three components: Initial value to be used for temperature Criteria that will be used to decide when the temperature will be reduced mount by which the temperature will be reduced. IF-UTM 10 IF-UTM 5
6 Memory ounded Search To address complex search problems, we often put constraints on memory requirements. We will examine two algorithms: (a) ID* search and (b) SM* search. Iterative Deepening * Search (ID*) uses a DFS for every iteration where an f-cost limit is used instead of a depth limit. Each iteration expands all the nodes that lie inside a contour for the current f-cost. The time complexity depends on the different values that the heuristic can take on. ID* is complete, optimal, and memory-bounded. To improve ID*, we often increase the f-cost limit by a fixed amount ε on each iteration. Such an approach is called ε-admissible. IF-UTM 11 SIMPLIFIED MEMORY-OUNDED * (SM*) ID* cannot remember its previous steps since it uses too little memory (between iterations only the f-cost limit is kept). If the state space is graph, ID* often repeats itself. Uses all available memory for the search drops nodes from the queue when it runs out of space those with the highest f-costs If there is a tie (equal f-values) we first delete the oldest nodes first. complete if there is enough memory for the shortest solution path often better than * and ID* but some problems are still too tough trade-off between time and space requirements It is complete and optimal if the available memory allows SM* to store the shallowest solution path. When enough memory is available for the whole search tree, the search is optimally efficient. 12 IF-UTM 12 IF-UTM 6
7 SM* Code IF-UTM 13 Simple Memory-bounded * (SM*) 10+5=15 C 20+5=25 E 30+5=35 f = g+h Search space F D 20+0= = =12 (Example with 3-node memory) = goal =13 H 16+2= J K I 24+0= = =29 Progress of SM*. Each node is labeled with its current f- cost. Values in parentheses show the value of the best forgotten descendant. 24( ) 12 15(15) 24 I IF-UTM C 15(24) 15 Optimal & complete if enough memory Can be made to signal when the best solution found might not be optimal - E.g. if J= H 13(15) (24) 20( ) D 20 IF-UTM 7
8 Ex: Rute Perjalanan n h(n) b(n) S C D E 74 5 F H J K L M h(n):heuristic jarak antar suatu kota dan b(n):perkiraan biaya menuju kota asal IF-UTM 15 Solusi SM* IF-UTM 16 IF-UTM 8
9 lgoritma i-directional * (D*) Function D*(masalah) return solusi inputs: masalah ruang masalah,jenis solusi, start(s) dan goal() variable lokal : Ns,ng{est node dr start & goal} OPENs,OPENg{open dr start & goal} CLOSEDs, CLOSEDg{Closed dar start & goal} loop sampai goal ditemukan Ns,OPENs,CLOSEDs *(OPENs,CLOSEDs,S,) if Ns in CLOSEDs then {goal ditemukan} v simpul di CLOSEDg yang sama dengan Ns g_terbaik g(,v) {biaya sebenarnya dari ke v melalui parent lama} loop untuk semua suk=simpul di CLOSEDg yang merupakan suksesor v if g(,v) melalui suk < g_terbaik then g_terbaik g(,v) melalui suk parent_baru suk endif endloop g(v) g_terbaik parent dari v parent_baru returns solusi endif IF-UTM 17 lgoritma i-directional * (D*) contd. Ng, OPENg, CLOSEDg *(OPENg, CLOSEDg,,S) if Ng in CLOSEDg then {goal ditemukan} u simpul di CLOSEDs yang sama dengan Ng g_terbaik g(s,u) {biaya sebenarnya dari S ke u melalui parent lama} loop untuk semua suk=simpul di CLOSEDg yang merupakan suksesor u if g(s,u) melalui suk < g_terbaik then g_terbaik g(s,u) melalui suk parent_baru suk endif endloop g(s,u) g_terbaik parent dari u parent_baru returns solusi endloop end IF-UTM 18 IF-UTM 9
10 Solusi i-directional * IF-UTM 19 Modified i-directional * Yang dimodifikasi adalah fungsi heuristiknya menjadi Untuk pencarian maju f(n)=g(s,n) * (h(n) - b(n)) Untuk pencarian mundur f(n)=g(,n) * (b(n) - h(n)) Dimana S g(s,n) g(,n) h(n) b(n) = node asal atau initial state = node tujuan atau goal state = jarak/biaya sebenarnya dari S ke n = jarak/biaya sebenarnya dari ke n = heuristik jarak node n = heuristik biaya node n IF-UTM 20 IF-UTM 10
11 Solusi Modified i-directional * IF-UTM 21 Dynamic Weighting * Fungsi heuristik yang digunakan f(n)=g(s,n)+(w(n) * h(n)) Dimana S g(s,n) h(n) w(n) = node asal atau initial state = node tujuan atau goal state = jarak/biaya sebenarnya dari S ke n = heuristik jarak node n = bobot dari fungsi heuristik IF-UTM 22 IF-UTM 11
12 Solusi Dynamic Weighting * IF-UTM 23 Referensi 1. Suyanto rtificial Intelligence.Informatika. andung Search[online]. users.cselabs.umn.edu/classes/fall- 2010/csci5511/lectures/Ilecture3.ppt.Tanggal kses : 18 Februari Informed Search [online], Tanggal kses : 18 Februari Ramin Halavati.-. Informed Search and Exploration]. 04a-Informed%20Search%20and%20Exploration.ppt.Tanggal kses: 18 Februari Dan sumber-sumber lain yang terkait IF-UTM 24 IF-UTM 12
Overview. Heuristic Search. Deskripsi. Simulated Annealing IF-UTAMA 1
Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Overview Heuristic Search Pertemuan : 4 Dosen Pembina : Sriyani Violina Danang Junaedi Deskripsi Heuristic Search Simulated nnealing Simplified Memory ounded
Lebih terperinciOverview. Searching. Deskripsi. Intro Searching 2/4/2012 IF-UTAMA 1
Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Searching Pertemuan : 2 Dosen Pembina : Danang Junaedi Susetyo Bagas Baskoro Sriyani Violina Overview Deskripsi Search Problem & Answer Search Tree Kriteria
Lebih terperinciSebelumnya... Best-First Search Greedy Search A* Search, karena boros memory, dimunculkan variannya (sekilas): IDA* SMA* D* (DWA*) RBFS Beam
Sebelumnya... Best-First Search Greedy Search A* Search, karena boros memory, dimunculkan variannya (sekilas): IDA* SMA* D* (DWA*) RBFS Beam Kecerdasan Buatan Pertemuan 04 Variasi A* dan Hill Climbing
Lebih terperinciBab 4. Informed Search
Bab 4. Informed Search Review Pada bab 3 dapat disimpulkan hal hal sbb: Ada banyak cara untuk memanfaatkan knowledge saat menformulasikan suatu masalah dalam bentuk states dan operators. GENERAL-SEARCH
Lebih terperinciInformed search. Greedy Search A* Search IDA* Search RBFS Search SMA* Search
Informed search Greedy Search A* Search IDA* Search RBFS Search SMA* Search Repeated State and Cycle Do not return to the state you just came from. Have the expand function (or the operator set) refuse
Lebih terperinciHal penting dalam menentukan keberhasilan sistem cerdas adalah kesuksesan dalam pencarian.
Hal penting dalam menentukan keberhasilan sistem cerdas adalah kesuksesan dalam pencarian. 3 Teknik Search menentukan simpul mana yang dibuat lebih dulu dan mana yang kemudian sampai ditemukannya simpul
Lebih terperinciTujuan Instruksional
Pertemuan 4 P E N C A R I A N T A N P A I N F O R M A S I B F S D F S U N I F O R M S E A R C H I T E R A T I V E D E E P E N I N G B I D I R E C T I O N A L S E A R C H Tujuan Instruksional Mahasiswa
Lebih terperinciAlgoritma Pencarian Blind. Breadth First Search Depth First Search
Algoritma Pencarian Blind Breadth First Search Depth First Search Deskripsi Merupakan algoritma untuk mencari kemungkinan penyelesaian Sering dijumpai oleh peneliti di bidang AI Mendefinisikan permasalahan
Lebih terperinciBab 3 Solving Problem by Searching
Bab 3 Solving Problem by Searching Problem Solving Agent Simple Reflex agents are unable to plan ahead Their action are determined only by current percept No knowledge of what their action nor what is
Lebih terperinciMetode Searching. Blind/Un-informed Search. Heuristic/Informed Search. Breadth-First Search (BFS) Depth-First Search (DFS) Hill Climbing A*
SEARCHING Russel and Norvig. 2003. Artificial Intelligence: a Modern Approach. Prentice Hall. Suyanto, Artificial Intelligence. 2005. Bandung:Informatika Program Studi Ilmu Komputer FPMIPA UPI RNI IK460(Kecerdasan
Lebih terperinciSearch Strategy. Search Strategy
Search Strategy Search Strategy Salah satu hal penting dalam menentukan keberhasilan sistem cerdas adalah kesuksesan dalam pencarian (search) Pada dasarnya ada 2 Teknik pencarian : 1. Metode Buta (Uninformed
Lebih terperinciABSTRACT. Keyword: Algorithm, Depth First Search, Breadth First Search, backtracking, Maze, Rat Race, Web Peta. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT In a Rat Race game, there is only one way in and one way out. The objective of this game is to find the shortest way to reach the finish. We use a rat character in this game, so the rat must walk
Lebih terperinci1/5. while and do Loops The remaining types of loops are while and do. As with for loops, while and do loops Praktikum Alpro Modul 3.
Judul TIU TIK Materi Modul Perulangan Ganjil 204/205 Mahasiswa memahami Konsep Perulangan. Mahasiswa mampu menggunakan perintah perulangan For, While do, do While 2. Mahasiswa mampu menggunakan perintah
Lebih terperinciOutline. Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Pengantar. Definisi. 2-3 Trees
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) 2-3 Trees Outline Pengantar Definisi 2-3 Tree Operasi: Search Insert Delete (a,b)-tree Denny (denny@cs.ui.ac.id) Suryana Setiawan (setiawan@cs.ui.ac.id)
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)
Vol., No., Maret, ISSN : - IMPLEMENTSI LGORITM SIMPLIFIED MEMORY BOUNDED * UNTUK PENCRIN KT PD PERMINN WORD SERCH PUZZLE sih Joko Purnomo, Galih Hermawan Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciMETODE PENCARIAN BFS dan DFS
METODE PENCARIAN BFS dan DFS Metode Pencarian Terdapat banyak metode yang telah diusulkan. Semua metode yang ada dapat dibedakan ke dalam 2 jenis : Pencarian buta / tanpa informasi (blind / un-informed
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM
PENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM Indra Siregar 13508605 Program Studi Teknik Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan
Lebih terperinciALGORITMA DOUBLE SCALING UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM KOMPUTER
ALGORITMA DOUBLE SCALING UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM KOMPUTER Agustina Ardhini 1, Sapti Wahyuningsih 2, Darmawan Satyananda 3 Jurusan Matematika,
Lebih terperinciSimulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana ( )
Simulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana (0222182) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia E-mail
Lebih terperinciLine VS Bezier Curve. Kurva Bezier. Other Curves. Drawing the Curve (1) Pertemuan: 06. Dosen Pembina Danang Junaedi Sriyani Violina IF-UTAMA 2
Line VS Bezier Curve Kurva Bezier Pertemuan: 06 Dosen Pembina Danang Junaedi Sriyani Violina IF-UTAMA 1 IF-UTAMA 2 Other Curves Drawing the Curve (1) IF-UTAMA 3 IF-UTAMA 4 1 Drawing the Curve (2) Algoritma
Lebih terperinciTIP 163. Game Engine. Topik 5 (Pert 6) Graf, Representasi Dunia, dan Algoritma Pencari Jalur (Pathfinding) Dosen: Aditya Wikan Mahastama
TIP 163 Game Engine Topik 5 (Pert 6) Graf, Representasi Dunia, dan Algoritma Pencari Jalur (Pathfinding) Dosen: Aditya Wikan Mahastama Last Week Review Adakah permasalahan dalam tugas terakhir yang diberikan
Lebih terperinciMetode Pencarian Terdapat banyak metode yang telah diusulkan. Semua metode yang ada dapat dibedakan ke dalam 2 jenis : 1. Pencarian buta / tanpa infor
KCRDASAN UATAN (ARTIFICIAL INTLLIGNC) PRTMUAN 3 SARCHING 1 Metode Pencarian Terdapat banyak metode yang telah diusulkan. Semua metode yang ada dapat dibedakan ke dalam 2 jenis : 1. Pencarian buta / tanpa
Lebih terperinciSIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING
SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING PENGANTAR Simulasi Monte Carlo didefinisikan sebagai semua teknik sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi
Lebih terperinciIsyarat. Oleh Risanuri Hidayat. Isyarat. Bernilai real, skalar Fungsi dari variabel waktu Nilai suatu isyarat pada waktu t harus real
Isyarat Oleh Risanuri Hidayat Isyarat adalah Isyarat Bernilai real, skalar Fungsi dari variabel waktu Nilai suatu isyarat pada waktu t harus real Contoh isyarat: Tegangan atau arus listrik dalam suatu
Lebih terperinciKecerdasan Buatan. Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Pertemuan 02. Husni
Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2013 Outline Konsep Pencarian Pencarian
Lebih terperinciSEARCHING. Blind Search & Heuristic Search
SEARCHING Blind Search & Heuristic Search PENDAHULUAN Banyak cara yang digunakan untuk membangun sistem yang dapat menyelesaikan masalah-masalah di AI. Teknik penyelesaian masalah yang dapat dipakai untuk
Lebih terperinciMETODA SIMULASI ANNEALING DENGAN BATASAN UJI SUMUR UNTUK DESKRIPSI RESERVOIR
METODA SIMULASI ANNEALING DENGAN BATASAN UJI SUMUR UNTUK DESKRIPSI RESERVOIR T 622. 338 2 SUD ABSTRACT One reason to use stochastic technique in describing reservoir is the incomplete nature of the available
Lebih terperinciPemrograman Lanjut. Interface
Pemrograman Lanjut Interface PTIIK - 2014 2 Objectives Interfaces Defining an Interface How a class implements an interface Public interfaces Implementing multiple interfaces Extending an interface 3 Introduction
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE BACKTRACKING UNTUK MEMBANTU MENCARI PENYELESAIAN PERMAINAN PEG SOLITAIRE
MODIFIKASI METODE BACKTRACKING UNTUK MEMBANTU MENCARI PENYELESAIAN PERMAINAN PEG SOLITAIRE Susana Limanto dan Monica Widiasri Universitas Surabaya, Surabaya susana @ubaya.ad.id dan monica@ubaya.ac.id ABSTRACT
Lebih terperinciPertemuan Ke 3. Teori Konsumsi dan Produksi
Pertemuan Ke 3 Teori Konsumsi dan Produksi KENDALA ANGGARAN/Budget Constraint Dalam mengkonsumsi barang dan jasa, rumah tangga dibatasi oleh Pendapatan/Kendala Anggaran Tujuan konsumsi adalah memaksimalkan
Lebih terperinciChapter 3 part 3. Internetworking (Routing) Muhammad Al Makky
Chapter 3 part 3 Internetworking (Routing) Muhammad Al Makky Pembahasan Chapter 3 Memahami fungsi dari switch dan bridge Mendiskusikan Internet Protocol (IP) untuk interkoneksi jaringan Memahami konsep
Lebih terperinciDecision Making Prentice Hall, Inc. A 1
Decision Making Product Design of ITATS Module based on Operation Management, 9e PowerPoint presentation to accompany Heizer/Render Lecturer: F. Priyo Suprobo, ST, MT 2008 Prentice Hall, Inc. A 1 Permasalahan
Lebih terperinciLecture #6. Dioda Semikonduktor (Semiconductor Diode) Rangkaian Peredam Sinyal (Filter) Filter lolos rendah pasif Filter lolos tinggi pasif
Lecture #6 Rangkaian Peredam Sinyal (Filter) Filter lolos rendah pasif Filter lolos tinggi pasif Dioda Semikonduktor (Semiconductor Diode) Basic electronic / Yohandri Contents : Semiconductor Theory P-N
Lebih terperinciGROWTH AND UNDERINVESTMENT PROGRAM STUDI ADMINISTRASI BISNIS UNIVERSITAS BRAWIJAYA
GROWTH AND UNDERINVESTMENT PROGRAM STUDI ADMINISTRASI BISNIS UNIVERSITAS BRAWIJAYA GROWTH AND UNDERINVESTMENT GROWTH AND UNDERINVESTMENT Pada situasi Growth and underinvestment", pendekatan pertumbuhan
Lebih terperinciAI sebagai Masalah Pelacakan. Lesson 2
AI sebagai Masalah Pelacakan Lesson 2 Teknik Pencarian Pendahuluan Setelah permasalahan direpresentasikan dalam bentuk state-space, maka selanjutnya dilakukan pencarian (searching) di dalam state-space
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah dengan Pencarian
Penyelesaian Masalah dengan Pencarian Model Problem & Pencarian Solusi Mengkonversi situasi yang diberikan ke dalam situasi lain menggunakan sekumpulan operasi tertentu. Searching : merepresentasikan masalah
Lebih terperinciInformasi Data Pokok Kota Surabaya Tahun 2012 BAB I GEOGRAFIS CHAPTER I GEOGRAPHICAL CONDITIONS
BAB I GEOGRAFIS CHAPTER I GEOGRAPHICAL CONDITIONS Indonesia sebagai negara tropis, oleh karena itu kelembaban udara nya sangat tinggi yaitu sekitar 70 90% (tergantung lokasi - lokasi nya). Sedangkan, menurut
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA A* DAN BDA* PADA PERMASALAHAN PLANNING (STUDI KASUS: LOGISTIK)
ANALISIS ALGORITMA A* DAN BDA* PADA PERMASALAHAN PLANNING (STUDI KASUS: LOGISTIK) Ezra Juliemma Silalahi¹, Ririn Dwi Agustin², Agung Toto Wibowo³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Dalam
Lebih terperinciKecerdasan Buatan Penyelesaian Masalah dengan Pencarian
Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Penyelesaian Masalah dengan Pencarian Kelas 10-S1TI-03, 04, 05 Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2012 Outline Pendahuluan
Lebih terperinciBreadth/Depth First Search. Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir Update: Masayu Leylia Khodra 22 September 2013
Breadth/Depth First Search (BFS/DFS) Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir Update: Masayu Leylia Khodra 22 September 2013 1 Traversal Graf Algoritma traversal graf: mengunjungi simpul
Lebih terperinciALGORITMA PENCARIAN (HEURISTIC)
ALGORITMA PENCARIAN (HEURISTIC) Farah Zakiyah Rahmanti, M.T Diperbarui 2016 Overview Pengertian Pencarian Heuristik Generate and Test Hill Climbing Best First Searching Latihan Pencarian Heuristik Merupakan
Lebih terperinciALGORITMA PENCARIAN. 1. Iterative-Deepening Depth-First Search (IDS) Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : Kelas : VI A
Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : 0915051050 Kelas : VI A ALGORITMA PENCARIAN Algoritma pencarian (searching algorithm) adalah algoritma yang menerima sebuah argumen kunci dan dengan langkah-langkah
Lebih terperinciProblem-solving Agent: Searching
Problem-solving Agent: Searching Kuliah 3 Sistem Cerdas 5 April 2010 STMIK Indonesia Problem-Solving Agent Kelemahan reflex agent tidak cocok untuk menangani masalah besar!! Goal-based agent memiliki tujuan,
Lebih terperinciIKI 30320: Sistem Cerdas Kuliah 4: Uninformed Search Strategies (Rev.)
IKI 30320: Sistem erdas : Uninformed Search Strategies (Rev.) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia 5 September 2007 Outline 1 2 3 4 5 Iterative-deepening 6 7 Outline 1 2 3 4 5 Iterative-deepening
Lebih terperinciInggang Perwangsa Nuralam, SE., MBA
Inggang Perwangsa Nuralam, SE., MBA Business analysts examine the entire business area and take a thoughtful or even creative approach to developing ideas for solutions. Seorang Bisnis Analis menguji semua
Lebih terperinciSimple Sorting Techniques
Simple Sorting Techniques DIK-013 Data Structure Diploma 3 Years in Informatics Management Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Computer Science Study Program Syiah Kuala University http://www.informatika.unsyiah.ac.id/irvanizam
Lebih terperinciPengembangan Teknik Pencarian Optimal Menggunakan Algoritma Generate and Test dengan Diagram Precedence (GTPRE)
Pengembangan Teknik Pencarian Optimal Menggunakan Algoritma Generate and Test dengan Diagram Precedence (GTPRE) Development of Optimal Search Using Generate and Test Algorithm with Precedence Diagram (GTPRE)
Lebih terperinciMetode Pemulusan Eksponensial Sederhana
Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana (Single Exponential Smoothing) KULIAH 3 METODE PERAMALAN DERET WAKTU rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Review Untuk apa metode pemulusan (smoothing) dilakukan terhadap data
Lebih terperinciAnalisis dan Dampak Leverage
Analisis dan Dampak Leverage leverage penggunaan assets dan sumber dana oleh perusahaan yang memiliki biaya tetap dengan maksud agar peningkatan keuntungan potensial pemegang saham. leverage juga meningkatkan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Algoritma Breadth First Search Berikut ini adalah proses yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Breadth first search untuk pencarian jalur. Proses pencarian
Lebih terperinciLESSON 6 : INFORMED SEARCH Part II
LESSON 6 : INFORMED SEARCH Part II 3.3 Itterative deepening A* search 3.3.1 Algoritma IDA* Itterative deepening search atau IDA* serupa dengan iterative deepening depth first, namun dengan modifikasi sebagai
Lebih terperinci1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras.
`2. Menyelesaikan persamaan dengan satu variabel Contoh: Berdasarkan Hukum Archimedes, suatu benda padat yang lebih ringan daripada air dimasukkan ke dalam air, maka benda tersebut akan mengapung. Berat
Lebih terperincitechniques. Moreover, it can against the differential attack, statistical attack and brute force attack.
ABSTRAK Ketika penggunaan komunikasi gambar telah meningkat secara dramatis dalam beberapa tahun terakhir, itu diperlukan untuk melindungi transmisi dari penyadap. Mengembangkan komputasi efisien enkripsi
Lebih terperinciDEKONVOLUSI MENGGUNAKAN METODA NEURAL NETWORK SEBAGAI PRE-PROCESSING UNTUK INVERSI DATA SEISMIK TUGAS AKHIR
DEKONVOLUSI MENGGUNAKAN METODA NEURAL NETWORK SEBAGAI PRE-PROCESSING UNTUK INVERSI DATA SEISMIK TUGAS AKHIR Disusun untuk memenuhi syarat kurikuler Program Sarjana (S1) Program Studi Geofisika Institut
Lebih terperinciKESASTRAAN MELAYU TIONGHOA DAN KEBANGSAAN INDONESIA: JILID 2 FROM KPG (KEPUSTAKAAN POPULER GRAMEDIA)
Read Online and Download Ebook KESASTRAAN MELAYU TIONGHOA DAN KEBANGSAAN INDONESIA: JILID 2 FROM KPG (KEPUSTAKAAN POPULER GRAMEDIA) DOWNLOAD EBOOK : KESASTRAAN MELAYU TIONGHOA DAN KEBANGSAAN Click link
Lebih terperinciFOR IMMEDIATE RELEASE
FOR IMMEDIATE RELEASE International www.roymorgan.com Finding No. 2009 Available on Website: www.roymorgan.com On March 19, 2013 KADIN-Roy Morgan Keyakinan Konsumen menurun di bulan Februari 155.5 poin
Lebih terperinciMelakukan Operasi Logika
Melakukan Operasi Logika Hampir semua statemen C++ adalah ekspresi. Operator C++ selain +, -, /, * yakni operator logika. Pada dasarnya orang2 menghitung menggunakan operasi AND dan OR Mengapa Menggunakan
Lebih terperinciKeseimbangan Torsi Coulomb
Hukum Coulomb Keseimbangan Torsi Coulomb Perputaran ini untuk mencocokan dan mengukur torsi dalam serat dan sekaligus gaya yang menahan muatan Skala dipergunakan untuk membaca besarnya pemisahan muatan
Lebih terperinciKI Kecerdasan Buatan Materi 5: Pencarian dengan Optimasi (Local Search & Optimization )
[AIMA] Russel, Stuart J., Peter Norvig, "Artificial Intelligence, A Modern Approach" 3rd Ed., Prentice Hall, New Jersey, 2010 KI091322 Kecerdasan Buatan Materi 5: Pencarian dengan Optimasi (Local Search
Lebih terperinciTeori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree
Teori Pengambilan Keputusan Week 10 Decision Analysis Decision Tree Six Steps in Decision Making 1. Clearly define the problem at hand. 2. List the possible alternatives. 3. Identify the possible outcomes
Lebih terperinciTuring and State Machines. Mesin Turing. Turing Machine. Turing Machines 4/14/2011 IF_UTAMA 1
4/4/2 Turing and State Machines Mesin Turing Dosen Pembina : Danang Junaedi State Machines Called non-writing machines Have no control on their external input Cannot write or change their inputs Turing
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci: Artifficial Intelligence (AI), Finite State Machine (FSM), video game
ABSTRAK Video game adalah jenis kegiatan permainan, dilakukan dalam konteks tiruan realitas. Setiap video game memiliki jenis, jenis video game digunakan untuk membagi video game berdasarkan interaksi
Lebih terperinciANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU
ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU READ ONLINE AND DOWNLOAD EBOOK : ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI
Lebih terperinciAlgoritma Greedy (Bagian 2) IF2251 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir
Algoritma Greedy (Bagian 2) IF2251 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir 1 5. Penjadwalan Job dengan Tenggat Waktu (Job Schedulling with Deadlines) Persoalan: - Ada n buah job yang akan dikerjakan oleh
Lebih terperinciK-Means Clustering. Tim Asprak Metkuan. What is Clustering?
K-Means Clustering Tim Asprak Metkuan What is Clustering? Also called unsupervised learning, sometimes called classification by statisticians and sorting by psychologists and segmentation by people in
Lebih terperinciProblem solving by Searching. Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ
Problem solving by Searching Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ Pendahuluan Pengantar : Membahas agen cerdas penyelesaian problem serta strategi uninformed untuk memecahkan masalah. Tujuan:
Lebih terperinciPENENTUAN JALUR DISTRIBUSI FILTER ROKOK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA DISTRIBUSI DI PT. FILTRONA INDONESIA, SIDOARJO SKRIPSI
PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI FILTER ROKOK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA DISTRIBUSI DI PT. FILTRONA INDONESIA, SIDOARJO SKRIPSI Oleh : FITA SARI 0732010028 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
Lebih terperinciID3 : Induksi Decision Tree
ID3 : Induksi Decision Tree Singkatan: Iterative Dichotomiser 3 Induction of Decision "3" (baca: Tree Pembuat: Ross Quinlan, sejak akhir dekade 70-an. Pengembangan Lanjut: Cikal bakal algoritma C4.5, pada
Lebih terperinciPEMANFAATAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA KLASIFIKASI BERTINGKAT SINYAL EKG
PEMANFAATAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA KLASIFIKASI BERTINGKAT SINYAL EKG T 610.28 PUT Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk memperlihatkan suatu metoda pengenalan multi pola dari
Lebih terperinciDepartemen Ilmu dan Teknologi Pangan Universitas Brawijaya
Ahmad Zaki Mubarok Maret 2012 Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan Universitas Brawijaya Sub topik: Prinsip Umum Deskripsi Sistem Heat (Panas) Sifat Saturated dan Superheated Steam Soal-soal Beberapa proses
Lebih terperinciSEARCHING SIMULATION SHORTEST ROUTE OF BUS TRANSPORTATION TRANS JAKARTA INDONESIA USING ITERATIVE DEEPENING ALGORITHM AND DJIKSTRA ALGORITHM
SEARCHING SIMULATION SHORTEST ROUTE OF BUS TRANSPORTATION TRANS JAKARTA INDONESIA USING ITERATIVE DEEPENING ALGORITHM AND DJIKSTRA ALGORITHM Ditto Djesmedi ( 0222009 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA TABU SEARCH DALAM PENJADWALAN JOB SHOP
MAKARA, TEKNOLOGI, VOL. 7, NO. 3, DESEMBER 2003 PENERAPAN ALGORITMA TABU SEARCH DALAM PENJADWALAN JOB SHOP Betrianis dan Putu Teguh Aryawan Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia,
Lebih terperinciChemical Kinetics. A study on reaction rate and mechanism
Chemical Kinetics A study on reaction rate and mechanism Introduction Measurement of Reaction Rate Determination of Reaction Rate Influence of Temperature Reaction Mechanism Catalysis 1 Reaction Mechanisms
Lebih terperinciResearch = experiment
Disain Riset Purwiyatno Hariyadi Departemen Ilmu & Teknologi Pangan Fateta IPB Bogor RISET = RESEARCH RISET = RE + SEARCH there is no guaranteed recipe for success at research / Research = experiment 1
Lebih terperinciSensitivity and Design Spec. ASPEN XXII GENERATION
Sensitivity and Design Spec. ASPEN XXII GENERATION Sensitivity sensitivity provides a mechanism for analyzing flowsheet behavior. The equation-oriented strategy computes the sensitivity between a set of
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Bellman Ford pada Routing Jaringan Komputer
Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Bellman Ford pada Routing Jaringan Komputer Ginanjar Fahrul Muttaqin Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, Ganeca 10, e-mail: gin2_fm@yahoo.co.id
Lebih terperinciRekursif. Overview. Tujuan Instruksional
Rekursif Pertemuan : 6-7 Disusun oleh : Danang Junaedi Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Overview Tujuan Instruksional Review Fungsi & Prosedur Introduction of Recursion Definition Recursion
Lebih terperinciMANAJEMEN PROYEK LANJUT
MANAJEMEN PROYEK LANJUT Advance Project Management Dr. Ir. Budi Susetyo, MT Fakultas TEKNIK Program Magister SIPIL - MK www.mercubuana.ac.id 1 Bagian Isi 1. PM and Project financial management 2. Money
Lebih terperinciTEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A. Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011
TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011 Why teknik komputasi? Komputasi or computation comes from the word compute that is make a mathematical
Lebih terperinciNama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal
Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal Deskripsi Soal Dalam rangka mensukseskan program Visit Indonesia,
Lebih terperinciPENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA
PENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA 1. PENDAHULUAN Pada zaman serba modern ini, peta masih digunakan oleh kebanyakan orang untuk menuju dari suatu titik awal
Lebih terperinciBahasan Terakhir... Pencarian dan Klasifikasinya Breadth-first Search Depth-first Search Variasi Depth-first Search:
Bahasan Terakhir... Pencarian dan Klasifikasinya Breadth-first Search Depth-first Search Variasi Depth-first Search: Backtracking Depth Bounded/Limited Iterative Deepening Branch & Bound (Uniform Cost)
Lebih terperinciAplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug
Aplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug Rizkydaya Aditya Putra NIM : 13506037 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut
Lebih terperinciAnalisis Dasar dalam Runtun Waktu
Company LOGO Analisis Dasar dalam Runtun Waktu UJI STASIONERITAS: UJI UNIT ROOT UNIT ROOTS Shock is usually used to describe an unexpected change in a variable or in the value of the error terms at a particular
Lebih terperinciAdam Mukharil Bachtiar English Class Informatics Engineering Algorithms and Programming Searching
Adam Mukharil Bachtiar English Class Informatics Engineering 2011 Algorithms and Programming Searching Steps of the Day Definition of Searching Sequential Search Binary Search Let s Start Definition of
Lebih terperinciHTB (Hierarchical Token Bucket) Queue Tree-System Mikrotik user Meeting Jakarta, Indonesia(2016)
MIKROTIK ADVANCE TRAFFIC CONTROL HTB (Hierarchical Token Bucket) Queue Tree-System Mikrotik user Meeting Jakarta, Indonesia(2016) 1 Prepared by, Azfar Hameed Khan 2 www.gudanggps.com 3 MOTIF & TUJUAN:
Lebih terperinciPENERAPAN AGENT LEARNING MENGGUNAKAN METODA EVOLUTIONARY ALGORITHM DALAM PEMBUATAN PERMAINAN GO
PENERAPAN AGENT LEARNING MENGGUNAKAN METODA EVOLUTIONARY ALGORITHM DALAM PEMBUATAN PERMAINAN GO TUGAS AKHIR Disusun dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Jurusan Teknik
Lebih terperinciSUKSES BERBISNIS DI INTERNET DALAM 29 HARI (INDONESIAN EDITION) BY SOKARTO SOKARTO
Read Online and Download Ebook SUKSES BERBISNIS DI INTERNET DALAM 29 HARI (INDONESIAN EDITION) BY SOKARTO SOKARTO DOWNLOAD EBOOK : SUKSES BERBISNIS DI INTERNET DALAM 29 HARI Click link bellow and free
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA Christophorus Yohannes Suhaili 1 ; Mendy Irawan 2 ; Raja Muhammad Fahrizal 3 ; Antonius
Lebih terperinciTeori Pengambilan Keputusan. Week 7 Assignment Method
Teori Pengambilan Keputusan Week 7 Assignment Method Assignment Method A special class of linear programming models that assign tasks or jobs to resources Only one job (or worker) is assigned to one machine
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN SUMBER DAYA DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK TESIS MAGISTER OLEH: DEDE SUMIRTO PEMBIMBING: DR.IR. BIEMO W.
OPTIMASI PENJADWALAN SUMBER DAYA DENGAN METODE ALGORITMA GENETIK TESIS MAGISTER OLEH: DEDE SUMIRTO PEMBIMBING: DR.IR. BIEMO W. SOEMARDI BIDANG MANAJEMEN DAN REKAYASA KONSTRUKSI DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL
Lebih terperinciPertemuan Ke 5-6. Teori Produksi dan Biaya
Pertemuan Ke 5-6 Teori Produksi dan Biaya TEORI PRODUKSI Untuk memahami teori produksi, perlu mengetahui fungsi produksi Fungsi produksi adalah fungsi yang menggambarkan hubungan fisik antara input dan
Lebih terperinciPENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)
PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109) Lecture 4 LINEAR PROGRAMMING Lecture 4 Outline: Simplex Method References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations Research. 7th ed. The
Lebih terperinciKONSEP DAYA DUKUNG LINGKUNGAN DALAM PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA
KONSEP DAYA DUKUNG LINGKUNGAN DALAM PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA Apakah yang dimaksud dengan 1. Daya Dukung Lingkungan; 2. Pelestarian Daya Dukung Lingkungan; 3. Daya Tampung Lingkungan; 4. Pelestarian Daya
Lebih terperinciB. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis
Analysis Control A. PENDAHULUAN B. ACCEPTANCE SAMPLING Control Analysis Pengendalian dan pengawasan mutu untuk mengetahui kesesuaian dengan standar tidak dapat diterapkan pada semua produk karena jumlah
Lebih terperinciSORTING (BAGIAN II) Proses kelima
SORTING (BAGIAN II) I. INSERTION SORT Mirip dengan cara orang mengurutkan kartu, selembar demi selembar kartu diambil dan disisipkan (insert) ke tempat yang seharusnya. Pengurutan dimulai dari data ke-2
Lebih terperinciComparative Statics Slutsky Equation
Comparative Statics Slutsky Equation 1 Perbandingan Statis Perbandingan 2 kondisi ekuilibrium yang terbentuk dari perbedaan nilai parameter dan variabel eksogen Contoh: Perbandingan 2 keputusan konsumen
Lebih terperinciLecture #3. Charging / Discharging of Capacitor and Wave Converter. Rangkaian Pengisian dan Pengosongan Kapasitor dan Pengubah Gelombang
Lecture #3 Charging / Discharging of Capacitor and Wave Converter Rangkaian Pengisian dan Pengosongan Kapasitor dan Pengubah Gelombang Contents : Capacitor (review) Capacitor Charging (Pengisian Kapasitor)
Lebih terperinciKAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER. Oleh: AGUS SUTOPO NIM :
KAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER Oleh: AGUS SUTOPO NIM : 250 92 043 MANAJEMEN REKAYASA KONSTRUKSI JURUSAN TEKNIK SIPIL PROGRAM
Lebih terperinciUJIAN AKHIR SEMESTER GANJIL 2005/2006 ALGORITMA & STRUKTUR DATA / CS2014
UJIAN AKHIR SEMESTER GANJIL 2005/2006 ALGORITMA & STRUKTUR DATA / CS2014 NIM: Nama : HARI : Rabu, 4 Januari 2006 WAKTU : 135 Menit Tanda tangan: DOSEN : TIM SIFAT : Tutup Buku Petunjuk Baca dengan teliti
Lebih terperinci