SEARHIN lind 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. ontingency 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.
ARTIIIAL INTELLIENE SEARHIN REASONIN PLANNIN LEARNIN LIND/UN-INORMED SEARH METODE PENARIAN HEURISTIK PROPORTIONAL LOI IRST ORDER LOI UZZY SYSTEMS OAL STAK PLANNIN ONSTRAINT POSTIN DEISION TREE LEARNIN NEURAL NETWORK ENETI ALORITHM UNSI HEURISTIK
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 PS (lobal Positioning System)
Metode Pencarian Pencarian uta (lind 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) enerate and Test Pendakian ukit (Hill limbing) Pencarian Terbaik Pertama (est irst Search) Tabu Search Simulated Anealing heapest Insertion Heuristic
S A D D E A E E E
reath-irst Seach Pada metode readth-irst 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 D E A E E E
Depth irst Search Pada Depth-irst 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 D E A E E E
Depth Limited Search Sama dengan pada Depth irst Search Tetapi kedalaman dari pohon dibatasi Jika batas kedalaman sudah tercapai akan dilanjutkan ke cabang berikutnya Misal kedalaman maksimal : 3
S A D D E A E E E
Iterative Deepening Search Secara iterative akan menggunakan Depth Limited Search dari kedalaman 0 sampai kedalaman n Merupakan penggabungan antara reath irst Search dan Depth irst Search
n = 0 n = 1 n = 2 n = 3 S A D D E A E E E
n = 4 S A D D E A E E E
n = 5 S A D D E A E E E
TUAS: uat alur pencarian rute Arad uchared dengan menggunakan : 1. S 2. DS
Sumber Russel, S.J., dan Norvig, P., 1995, Artificial Intelligence a Modern Aproach Winston, P.H., 1992, Artificial Intelligence Handayani, A.N., ---, Kecerdasan uatan