Kecerdasan Buatan : PERTEMUAN IV, V, VI, VII CII2M3_ADF06 | Blind Search

 Assalamualaikum Warahmatullahi wabarakatuh..

Artificial Intelligent (AI)

·      PERTEMUAN IV, V, VI, VII

CII2M3_ADF06 | Blind Search

 

Ø  Introduction to Searching

Apa hubungannya searching dengan kecerdasan buatan ?

Pada dasarnya manusia ketika menerima informasi dalam jumlah yang banyak, secara alami akan memilah (Searching) mana informasi yang perlu disimpan atau tidak. Proses ini juga dikatakan sebagai proses Learning atau disebut juga Natural Intelligence. Kecerdasan buatan ini tentuya memiliki mekanisme seperti cara berfikir manusia (menggunakan logika).

Ø  Natural Inteligence:

ü  Knowing come from learning

ü  Learning comes from searching for the right information

ü  Search is a universal problem-solving mechanism in AI.

Ø  State Space (Ruang Kondisi)

ü  Tahap pertama ketika kita mengintruksikan computer untuk melakukan sesuatu kita harus memodelkan dunia nyata/ kenyataan menjadi kode atau sintak yang dapat diketahui komputer.

ü  Solving, adalah menyelsaikan permasalan dimana kita dapat mengeksplorasi ada  berapa banyak kondisi yang mungkin terhadap real life tersebut, kemudia bagimana mengubah suatu kondisi ke kondisi lain  sampai menemukan kondisi solusi.

Ø State Spaces Representation

ü  Convert, Bagaimana kita sebagai seorang engineer mengconvert dari kondisi kenyataan menjadi bentuk kondisi lain menggunakan suatu operasi yang kita desain agardapat memformulasikan suatu solusi.

Ø  Operation Set

ü  Penginstruksian kepada computer operasi apa saja yg boleh digunakan.

ü  Operator, urutan proses yang akan mengubah suatu state menjadi state yang lain. Dan disini operatornya harus komplit, dan sebagai engineer harus  mengkodekan urutan proses apa saja yg dilakukan oleh computer.

Ø Search-based Aplication

ü  Mencari modeling production sistem.

ü  Kontrol strategi.

Ø Algoritma Searching, dalam kecerdasan buatan dibagi menjadi 2 kelompik besar, yaitu :

ü  Blind Search (Uninformed Search)

ü  Heuristic Search (Informed Search)

Ø Performmance Measurements, algoritma searching bagus bisa dilihat ketikia memenuhi kriteria berikut ini :

ü  Completeness, apakah pasti bisa menemukan solusi.

ü  Optimality, apakah memang solusinya yang paling bagus

ü  Time Complexity, seberapa lama (lemot) algoritmnya

ü  Space Complexity, seberapa besar kebutuhan memorinya.

 

Ø Blind (uninformed) Searching

ü  Breadth-First Search (BFS)

BFS Algorithm            : First-in-First-out

BFS Performance        :

-  complete

- Optimal

- Time Complexity = 0 (b^d+1)

- Space Complexity = 0 (b^d+1)

 

ü  Deph-First Seacrh (DFS)

DFS Algorithm           : Last-in-First-out

DFS Performance        :

-  Not Complete

-  Not Optimal

- Time Complexity

- Space Complexity

ü  Depth-Limited Seacrh (DLS)

DLS Algorithm           : DLS with limited depth search area

DLS Performance       :

-  Complete if  l ≥ d

-  Not Optimal

- Time Complexity = 0  (b ^l )

- Space Complexity = 0  (bl)

 

ü  Interative-Deepening Seacrh (IDS)

IDS Algorithm            : From depth = 0 until it found the goal

IDS Performance        :

-  Complete if 

-  Optimal

- Time Complexity = 0  (b ^d )

- Space Complexity = 0  (bd)

 

ü  Uniform Cost Seacrh (UCS)

UCS Performance       :

-  Complete

-   Optimal

- Time Complexity = 0  (b^d)

- Space Complexity = 0  (bd)

 

ü  Bi-Directional Seacrh (BDS)

UCS Performance       :

-  Complete

-   Optimal

- Time Complexity = 0  (b^d/2)

- Space Complexity = 0  (b^d/2)