AI sebagai Masalah Pelacakan. Lesson 2

dokumen-dokumen yang mirip
ALGORITMA PENCARIAN (1)

BAB III REPRESENTASI RUANG KEADAAN ( STATE SPACE) keadaan baru yang akan dicapai dengan menggunakan operator. Node-node dalam graph

Update 2012 DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA SEARCHING

MASALAH, RUANG KEADAAN

Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian 4/7/2016. fakultas ilmu komputer program studi informatika

KECERDASAN BUATAN MASALAH, RUANG KEADAAN DAN PENCARIAN ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM

Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian

memberikan output berupa solusi kumpulan pengetahuan yang ada.

BAB II MASALAH DAN RUANG MASALAH. Gambar 2.1 sistem yang menggunakan kecerdasan buatan

TEKNIK PENYELESAIAN MASALAH BERDASARKAN AI

Sistem Kecerdasan Buatan. Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Solusi. Masalah. Masalah Sebagai Ruang Keadaan 10/7/2015

AI sebagai Masalah Pelacakan. Lesson 2

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Masalah, Ruang Keadaan, Pencarian. Kecerdasan Buatan Pertemuan 2 Yudianto Sujana

Kecerdasan Buatan. Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Pertemuan 02. Husni

Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian

Artificial Intelegence/ P_2. Eka Yuniar

Kecerdasan Buatan Penyelesaian Masalah dengan Pencarian

SISTEM INTELEGENSIA. Pertemuan 3 Diema HS, M. Kom

Ruang Pencarian PERTEMUAN 3

MASALAH, RUANG KEADAAN. Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Muhammad Dahria

Algoritma Pencarian Blind. Breadth First Search Depth First Search

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Lesson-1. Introduction to Artificial Intelligence

Bab 2 2. Teknik Pencarian

METODE PENCARIAN. Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc

Problem solving by Searching. Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ

Algoritma Branch & Bound

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Aplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug

Metode Searching. Blind/Un-informed Search. Heuristic/Informed Search. Breadth-First Search (BFS) Depth-First Search (DFS) Hill Climbing A*

Artificial Intelegence/ P_3 EKA YUNIAR

Penerapan strategi runut-balik dalam penyelesaian permainan puzzle geser

MASALAH, RUANG KEADAAN & PENCARIAN

Branch & Bound. Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritma Rinaldi Munir & Masayu Leylia Khodra

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi

SSSS, Problem Solving. State Space Search. Erick Pranata. Edisi I

BAB III METODE PELACAKAN/PENCARIAN

Tujuan Instruksional

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi

Praktikum Blind Search (BFS dan DFS)

KECERDASAN BUATAN METODE HEURISTIK / HEURISTIC SEARCH ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM

METODE PENCARIAN DAN PELACAKAN

Case Study : Search Algorithm

ALGORITMA PENCARIAN. 1. Iterative-Deepening Depth-First Search (IDS) Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : Kelas : VI A

LESSON 6 : INFORMED SEARCH Part II

Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian 4/7/2016. fakultas ilmu komputer program studi informatika

PERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE

ALGORITMA PENCARIAN (HEURISTIC)

Pembentukan pohon pencarian solusi dan perbandingan masingmasing algoritma pembentuknya dalam simulasi N-Puzzle

PENERAPAN POHON PELACAKAN DALAM MENCARI LINTASAN YANG DAPAT DILALUI OLEH SEEKOR SEMUT PADA BIDANG KARTESIAN DENGAN METODE BREADTH FIRST SEARCH

Teknik Pencarian Heuristik

UNIVERSITAS GUNADARMA

Denny Setyo R. Masden18.wordpress.com

Pencarian. Kecerdasan Buatan Pertemuan 3 Yudianto Sujana

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

KATA PENGANTAR. Maha Esa, yang telah berkenan memelihara dan membimbing penulis, sehingga

HEURISTIC SEARCH UTHIE

METODE PENCARIAN BFS dan DFS

Pertemuan-07 INFORMATIKA FASILKOM UNIVERSITAS IGM

STRUKTUR DATA. By : Sri Rezeki Candra Nursari 2 SKS

I. PENDAHULUAN. 1.1 Permainan Rush Hour

Jurnal Mahajana Informasi, Vol.1 No 2, 2016 e-issn: SIMULASI PERGERAKAN CHESS KNIGHT DALAM PAPAN CATUR

Pohon (Tree) Universitas Gunadarma Sistem Informasi 2012/2013

PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG

Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe

Penggunaan Algoritma DFS dan BFS pada Permainan Three Piles of Stones

Problem-solving Agent: Searching

3. Bagaimana menguji dan cara memperbaiki kesalahan apabila terjadi

Prolem Solving Based on AI

BAB IV POHON. Diktat Algoritma dan Struktur Data 2

Penerapan Search Tree pada Penyelesaian Masalah Penentuan Jalur Kota Terpendek.

Penerapan Algoritma BFS, DFS, DLS dan IDS dalam Pencarian Solusi Water Jug Problem

SEARCHING. Blind Search & Heuristic Search

PERANGKAT LUNAK SIMULASI PENYELESAIAN SECARA VISUAL MASALAH STATE AND SPACE DENGAN STUDI KASUS FARMER S PROBLEM. Oleh : Iwan Abadi, Ir., M.M.

Overview. Searching. Deskripsi. Intro Searching 2/4/2012 IF-UTAMA 1

Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi ISSN: STMIK Subang, Oktober 2012

Ringkasan mengenai Tree (Dari beberapa referensi lain) Nina Valentika

IKI 30320: Sistem Cerdas Kuliah 3: Problem-Solving Agent & Search

Breadth/Depth First Search. Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir Update: Masayu Leylia Khodra 22 September 2013

Implementasi Algoritma DFS pada permainan Monument Valley

Hal penting dalam menentukan keberhasilan sistem cerdas adalah kesuksesan dalam pencarian.

Contoh 4/7/ HEURISTIC METHOD. Pencarian Heuristik

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem

BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND. Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang

Jurnal TIME, Vol. II No 2 : 18-26, 2013 ISSN

03/03/2015. Agenda Teknik Dasar Pencarian Teknik Pemecahan Masalah Strategi Pencarian Mendalam Pencarian Heuristik

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN UKDW. dalam kehidupan kita sehari-hari, terutama bagi para pengguna sarana

Back end. Generate soal. logic. Generate plan. output. N-puzzle solved GUI. Parsing output dari solver

Pelacakan dan Penentuan Jarak Terpendek terhadap Objek dengan BFS (Breadth First Search) dan Branch and Bound

Tree. Perhatikan pula contoh tree di bawah ini : Level. Level 2. Level 3. Level 4. Level 5

Kecerdasan Buatan. Pertemuan 03. Pencarian Branch & Bound dan Heuristik (Informed)

Algoritma Branch & Bound untuk Optimasi Pengiriman Surat antar Himpunan di ITB

STRUKTUR DATA. By : Sri Rezeki Candra Nursari 2 SKS

BAB 2 LANDASAN TEORI

Breadth/Depth First Search (BFS/DFS) Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir Update: Nur Ulfa Maulidevi 2 Maret 2015

Transkripsi:

AI sebagai Masalah Pelacakan Lesson 2

Pendahuluan Semua Bidang AI adalah Pelacakan Game Ruang masalah (problem spaces) Setiap masalah adalah pohon virtual dari seluruh solusi yang mungkin (berhasil atau tidak berhasil) Tujuannya menentukan/mencari strategi pelacakan yang efisien

State-Space Approach for AI Problem Solving Di dalam permasalahan AI dikenal istilah state State merepresentasikan status sistem pada saat tertentu State-space approach adalah metode untuk menyelesaikan masalah dengan melakukan operasi-operasi tertentu pada state saat ini untuk menghasilkan next-state terus menerus hingga dicapai final-state yang diinginkan

State-Space Approach for AI Problem Solving Langkah awal penyelesaian masalah adalah merepresentasikan masalah ke dalam representasi state-space (ruang keadaan) Untuk memperoleh state space (ruang keadaan), diperlukan state-state dan rules yang membentuk hubungan antar state Kemudian dilakukan teknik penyelesaian masalah yang pada dasarnya merupakan proses pencarian ruang keadaan (state space search)

State-Space Approach for AI Problem Solving Secara sederhana, langkah2 penyelesaian masalah menggunakan State Space Approach adalah sbb. 1. Nyatakan masalah ke dalam bentuk state space (ruang keadaan) 1) Tentukan definisi state untuk masalah tersebut 2) Tentukan rules/operasi-operasi yang mungkin ada di dalam masalah tersebut untuk menghasilkan next-state 2. Gunakan teknik pencarian tertentu untuk mendapatkan solusi, mulai dari initial state hingga mendapatkan goal/final state

Contoh 1 4 Puzzle Problem Puzzle yang terdiri atas 4 buah cell Tiga cell berisi digit angka, 1 cell kosong (blank) Terdapat 4 operasi swapping: Blank-Up (BU), Blank-Down (BD), Blank-Left (BL), dan Blank- Right (BR) BU berarti posisi Blank (B) ditukar dengan posisi cell di atasnya, dst. Masalahnya adalah: bagaimana mencapai final state dari sebuah initial state dengan langkah seminimum mungkin?

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) Contoh: Jawabannya : 2 langkah (BL lalu BU) Bagaimana memperoleh solusi tersebut menggunakan state-space approach?

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) Untuk mendapatkan solusi menggunakan statespace approach, yang harus dilakukan adalah: 1. Menyatakan masalah dalam bentuk ruang state 1) Definisikan dulu state 2) Nyatakan operasi2 yang mungkin digunakan untuk menghasilkan next-state 2. Menerapkan teknik searching tertentu untuk mendapatkan solusi

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) State-space (ruang state, ruang keadaan) dari masalah 4 Puzzle ini adalah kumpulan state puzzle yang mungkin terjadi Tentukan inisial dan final state Beberapa state yang mungkin terjadi di antaranya: (1, 2, 3, B) (1, 2, B, 3) (1, B, 3, 2) dst..

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) Jadi, state dalam masalah 4 Puzzle ini dapat didefinisikan sebagai: (w, x, y, z), dengan nilai yang mungkin untuk w, x, y, z adalah 1, 2, 3, B dan tidak boleh sama satu sama lain Maka akan terdapat 4 x 3 x 2 x 1 = 24 state yang mungkin Setelah mendefinisikan state, tentukan operasi-operasi yang mungkin terjadi.

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) Aturan-aturan (rules) yang dapat digunakan di antaranya: 1. op BU: (1, 2, 3, B) (1, B, 3, 2), 2. op BL: (1, 2, 3, B) (1, 2, B, 3), 3.... 4. dst. Rules dapat dibuat lebih generik, semakin generik semakin baik

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) Contoh rules yang lebih generik: 1. p 4 = B BU:(swap p 2 -p 4 ) atau BL:(swap p 3 -p 4 ) 2. P 3 = B BU:(swap p 1 -p 3 ) atau BL:(swap p 4 -p 3 ) 3.... 4. dst. p i = nilai di kotak ke-i pada 4-Puzzle Setelah rules dibuat, tentukan initial state dan final state Lakukan pencarian (state-space search) untuk menemukan solusi permasalahan

Contoh 1 4 Puzzle (lanj.) ruang state yang dihasilkan Dengan menerapkan teknik seraching tertentu (yang akan dipelajari di bagian berikutnya) maka akan diperoleh solusinya adalah 2 langkah, yaitu BL lalu BU

Cara Merepresentasikan Ruang Keadaan 1. Graf Keadaan 2. Pohon Pelacakan 3. Pohon And/Or

Graf Keadaan Terdiri dr simpul (node) dan busur (arc). Simpul menunjukkan keadaan, yaitu keadaan awal dan keadaan baru yang akan dicapai dengan menggunakan operator. Busur menghubungkan suatu simpul dengan simpul lainnya. Busur menunjukkan arah dr suatu keadaan ke keadaan berikutnya. Dalam praktek, sangat sulit menggambarkan keadaan dengan graph.

Graf Keadaan M Simpul M menunjukkan keadaan awal. Simpul T adalah tujuan. Ada 4 lintasan dr M ke T: 1. M-A-B-C-E-T 2. M-A-B-C-E-H-T 3. M-D-C-E-T 4. M-D-C-E-H-T Lintasan yang tidak sampai ke tujuan (menemui jalan buntu) : 1. M-A-B-C-E-F-G 2. M-A-B-C-E-I-J 3. M-D-C-E-F-G 4. M-D-C-E-I-J 5. M-D-I-J

Pohon Pelacakan Untuk menghindari kemungkinan adanya proses pelacakan simpul secara berulang pada Graph Keadaan, digunakan Pohon Pelacakan, berupa struktur pohon.

Pohon Pelacakan M

Pohon Pelacakan Simpul pada Level 0 disebut akar (root). Simpul akar menunjukkan keadaan awal yang biasanya merupakan topik atau obyek. Simpul akar memiliki beberapa percabangan yang terdiri atas beberapa simpul successor yang disebut anak (child) dan merupakan simpul perantara. Namun, jika dilakukan pelacakan mundur, maka dapat dikatakan bahwa simpul tersebut memiliki predecessor.

Pohon Pelacakan Simpul yang tidak memiliki anak disebut daun (leaf) yang menunjukkan akhir dr suatu pencarian. Simpul daun dapat berupa tujuan yang diharapkan (goal) atau jalan buntu (dead end).

Contoh 2 : Water Jug Problem[1] Terdapat dua buah wadah/ember berukuran 4 L dan 3 L. Bagaimana memperoleh air sebanyak 2 L dengan menggunakan kedua wadah tersebut, dengan asumsi kedua ember awalnya kosong?

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. Nyatakan masalah dalam representasi state State: (x, y); x = 0, 1, 2, 3 atau 4, dan y = 0, 1, 2 atau 3; x = jumlah air (liter) pada ember bervolume 4 liter, dan y = jumlah air (liter) pada ember bervolume 3 liter Initial state: (0,0) Final state: (2, n), atau (n, 2) untuk sembarang nilai n (persoalan ini tidak menentukan berapa berapa liter air yang ada di ember bervolume 3 liter atau sebaliknya)

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. Buatlah deskripsi formal dari rules/operasi yang mungkin dilakukan di dalam permasalahan ini, dengan melist operasi2 yg mungkin dilakukan Operasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah adalah sbb: 1. Mengisi ember bervolume 4 liter dari luar sampai penuh. 2. Mengisi ember bervolume 3 liter dari luar sampai penuh. 3. Mengisi sejumlah air dari ember bervolume 4 liter ke ember 3 liter (tidak sampai penuh). 4. Mengisi sejumlah air dari ember bervolume 3 liter ke ember 4 liter (tidak sampai penuh). 5. Mengosongkan/membuang air dari ember bervolume 4 liter. 6. Mengosongkan/membuang air dari ember bervolume 3 liter.

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. (lanjutan): 7. Menuangkan air dari ember bervolume 3 liter ke ember bervolume 4 liter sampai ember bervolume 4 liter menjadi penuh. 8. Menuangkan air dari ember bervolume 4 liter ke ember bervolume 3 liter sampai ember bervolume 3 liter menjadi penuh. 9. Menuangkan semua air dari ember bervolume 3 liter ke ember bervolume 4 liter. 10. Menuangkan semua air dari ember bervolume 4 liter ke ember bervolume 3 liter.

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. Rules/operasi tersebut dapat dideskripsikan secara formal sbb: 1. (x, y x < 4) (4, y) 2. (x, y y < 3) (x, 3) 3. (x, y x > 0, y + D < 3) (x-d, y+d) 4. (x, y y > 0, x + D < 4) (x+d, y-d) 5. (x, y x > 0) (0, y)

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. Rules operasi yang digunakan untuk menyelesaikan masalah adalah sbb: 6. (x, y y > 0) (x, 0) 7. (x, y x+y 4 y > 0) (4, y-(4-x)) 8. (x, y x+y 3 x > 0) (x-(3-y), 3) 9. (x, y x+y 4 y > 0) (x+y, 0) 10.(x, y x+y 3 x > 0) (0, x+y)

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. Salah satu solusi yang diperoleh adalah sbb: Aturan yang diterapkan Jumlah air (liter) dalam ember bervolume 4 liter ember bervolume 3 liter 0 0 2 0 3 9 3 0 2 3 3 7 4 2 5 0 2 9 2 0

Contoh 2 : Water Jug Problem[1]- lanj. Jadi urutan langkahnya adalah 2-9-2-7-5-9

Representasi Ruang Keadaaan untuk masalah Ember Air dengan Pohon Pelacakan Contoh pohon pelacakan parsial untuk masalah Water Jug[1] sebelumnya:

Representasi Ruang Keadaaan untuk masalah Ember Air dengan Pohon Pelacakan Contoh pohon pelacakan parsial untuk masalah Water Jug[1] (0, 0) sebelumnya: (4, 0) (0, 3) (4, 3) (0, 0) (1, 3) (4, 3) (0, 0) (3, 0)

Pohon And/Or Digunakan untuk menunjukkan bahwa masalah yang hendak diselesaikan dengan Pohon Pelacakan dapat diselesaikan dengan mengambil salah satu sub-goal atau hanya dapat diselesaikan dengan mengambil lebih dr satu subgoal sekaligus.

Pohon And/Or Gambar [a] menunjukkan ada suatu masalah M yang hendak dicari solusinya dengan 3 kemungkinan yaitu A, B, atau C. Artinya, masalah M bisa diselesaikan jika salah satu dr sub-goal A, B, atau C terpecahkan. OR Gambar [b] menunjukkan bahwa masalah M hanya bisa diselesaikan dengan memecahkan sub-goal A, B, dan C terlebih dulu sekaligus. AND

Pohon And/Or Dengan pohon AND/OR bisa mempersingkat level Pohon Pelacakan.

Teknik Pencarian sebagai Struktur Kontrol Untuk dapat memecahkan problema, dibutuhkan juga suatu struktur pengendalian/kontrol yang melakukan pengulangan (looping) melalui siklus sederhana Selama melakukan proses pencarian untuk mendapatkan solusi dari sebuah problema, kita tentu akan bertanya-tanya tentang bagaimanakah caranya memutuskan aturan berikutnya yang akan digunakan kemudian atau memutuskan state berikutnya?

Teknik Pencarian sebagai Struktur Kontrol Teknik Pencarian atau Struktur Kontrol yang baik haruslah 1. Dapat menimbulkan adanya gerak (movement). Teknik Pencarian atau Struktur Kontrol yang tidak menyebabkan adanya gerak tidak akan pernah sampai pada sebuah solusi. Pada problema ember air, jika kita mulai dengan memilih aturan yang pertama lalu kedua atau sebaliknya, maka kita tidak akan pernah dapat menyelesaikan problema.

Teknik Pencarian sebagai Struktur Kontrol 2. Sistematik Teknik Pencarian atau Struktur Kontrol yang tidak sistematik akan menyebabkan penggunaan serangkaian operator aturan beberapa kali sebelum sampai pada sebuah solusi.

Teknik Pencarian sebagai Struktur Kontrol Jika kita memilih aturan-aturan secara acak (random) pada setiap siklus, walaupun akan menimbulkan adanya gerak dan akan menghasilkan solusi, namun kita akan sampai pada keadaan yang sama beberapa kali dan menggunakan lebih banyak langkah yang semestinya diperlukan. Strategi sistematik (non heuristic) yang dapat digunakan di antaranya breadth-first search, depth-first search, dan best-first search.

Latihan 1 Water Jug Problem[2] Terdapat dua buah wadah/ember berukuran 5 L dan 3 L. Bagaimana memperoleh air sebanyak 4 L dengan menggunakan kedua wadah tersebut, dengan asumsi kedua ember awalnya kosong?

Latihan 2 Petani Kambing Srigala Rumput Seorang Petani akan menyeberangkan seekor Kambing, seekor Srigala, dan Rumput dengan menggunakan perahu menyeberangi sungai. Perahu hanya bisa memuat Petani dan salah satu dari yang hendak diseberangkan (Kambing / Srigala / Rumput). Jika ditinggalkan oleh Petani, maka Rumput akan dimakan oleh Kambing dan Kambing akan dimakan oleh Srigala.p

Latihan 2 Petani Kambing Srigala Rumput-lanj. Deskripsikan secara formal problema PKSR tersebut! Bagaimanakah salah satu solusi masalah PKSR tersebut dengan deskripsi formal yang dibuat? Bagaimanakah representasi ruang keadaan dengan Pohon Pelacakan untuk masalah tersebut?