pe mecahan masalah dengan pencarian
DESCRIPTION
Pe mecahan Masalah dengan Pencarian . (Agen Tunggal) Dian Eka R. Ruang Masalah. Keadaan Awal ( Initial State ) Tujuan ( Goal ). Teknik Searching Dalam AI. Digunakan untuk mencari solusi dari suatu permasalahan - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/1.jpg)
Pemecahan Masalah dengan Pencarian (Agen Tunggal)
Dian Eka R
![Page 2: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/2.jpg)
Ruang MasalahKeadaan Awal (Initial State)
Tujuan (Goal)
![Page 3: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/3.jpg)
Teknik Searching Dalam AIDigunakan untuk mencari solusi
dari suatu permasalahanLangkahnya adalah dengan
mendefinisikan terlebih dahulu Ruang Masalah (State)nya.
![Page 4: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/4.jpg)
![Page 5: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/5.jpg)
![Page 6: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/6.jpg)
Contoh agen yang memiliki tujuan 8 puzzle : untuk mencapai konfigurasi
bahw baris teratas daari puzzle terisi dengan ubin 1,2,3
![Page 7: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/7.jpg)
![Page 8: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/8.jpg)
Representasi formulasi PermasalahanSetiap permasalahan akan dapat
direpresentasikan dengan grap terarah Keadaaan akan digambarkan dalam
node Aksi yang diijinkan digambarkan
sebagai sebuah arah(arc)
![Page 9: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/9.jpg)
Contoh terdapat graph yang menunjukkan kota Graph keadaan
![Page 10: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/10.jpg)
Graph keadaan dengan node M menunjukkan keadaan awal, node T adalah tujuan. Ada 4 lintasan dari M ke T :
M-A-B-C-E-T M-A-B-C-E-H-T M-D-C-E-T M-D-C-E-H-T Lintasan buntu atau lintasan yang tidak sampai ke tujuan : M-A-B-C-E-F-G M-A-B-C-E-I-J M-D-C-E-F-G M-D-C-E-I-J M-D-I-J
![Page 11: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/11.jpg)
Struktur pohon digunakan untuk menggambarkan keadaan secara hirarkis. Node yg terletak pada level-o disebut ’akar’.
Node akar : menunjukkan keadaan awal & memiliki beberapa percabangan yang terdiri atas beberapa node yg disebut ’anak’ .
Node-node yg tidak memiliki anak disebut ’daun’ menunjukkan akhir dari suatu pencarian, dapat berupa tujuan yang diharapkan (goal) atau jalan buntu (dead end).
![Page 12: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/12.jpg)
![Page 13: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/13.jpg)
Example: Romania On holiday in Romania; currently in Arad. Flight leaves tomorrow from Buchares Formulate goal:
be in Bucharest Formulate problem:
states: various cities actions: drive between cities
Find solution: sequence of cities, e.g., Arad, Sibiu, Fagaras,
Bucharest
![Page 14: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/14.jpg)
Example: Romania
![Page 15: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/15.jpg)
Single-state problem formulationA problem is defined by four items:
1. initial state e.g., "at Arad"2. actions or successor function S(x) = set of action–state pairs
<action,successor(state)> e.g., S(Arad) = {<Arad Zerind, Zerind>, … }
3. goal test, can be explicit, e.g., x = "at Bucharest" implicit, e.g., Checkmate(x)
4. path cost (additive) Assign numeric cost to each path e.g., sum of distances, number of actions executed, etc. c(x,a,y) is the step cost, assumed to be ≥ 0
A solution is a sequence of actions leading from the initial state to a goal state
Solution quality is measured by the path cost function
![Page 16: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/16.jpg)
![Page 17: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/17.jpg)
![Page 18: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/18.jpg)
![Page 19: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/19.jpg)
![Page 20: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/20.jpg)
Example: The 8-puzzle
states? locations of tiles actions? move, blank, left, right, up, down goal test? = goal state (given) path cost? 1 per move
[Note: optimal solution of n-Puzzle family is NP-hard]
![Page 21: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/21.jpg)
![Page 22: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/22.jpg)
untuk mendeskripsikan masalah dengan baik harus :
1. Mendefinisikan suatu ruang keadaan (state space) 2. Menetapkan satu atau lebih keadaan awal (initial state) 3. Menetapkan satu atau lebih tujuan (goal state) 4. Menetapkan kumpulan aturan (action)
![Page 23: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/23.jpg)
Studi Kasus : Masalah Galon Air(A Water Jug Problem)
4 liter3 liter
Kran air
Bagaimana caranya bisa didapatkan air dengan ukurantepat 2 liter di Galon A ???
A B
![Page 24: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/24.jpg)
Penyelesaian :
1. Identifikasi ruang keadaan (state space) Permasalahan ini dapat digambarkan sebagai himpunan pasangan bilangan bulat : x = jumlah air yg diisikan ke ember 4 galon (ember A) y = jumlah air yg diisikan ke ember 3 galon (ember B) Ruang keadaan = (x,y) sedemikian hingga x ∈ {0,1,2,3,4} dan y ∈{0,1,2,3}
2. Keadaan awal & tujuan Keadaan awal : kedua ember kosong = (0,0) Tujuan : ember 4 galon berisi 2 galon air = (2,n) dengan sembarang n
![Page 25: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/25.jpg)
3. Keadaan ember Keadaan ember bisa digambarkan sebagai
berikut :
![Page 26: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/26.jpg)
Aturan-aturan diasumsikan kita dapat mengisi ember air itu dari
pompa air, membuang air dari ember ke luar,
menuangkan air dari ember yang satu ke ember yang lain.
![Page 27: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/27.jpg)
![Page 28: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/28.jpg)
Representasi ruang keadaan dengan pohon pelacakan Pencarian suatu solusi dapat dilukiskan dengan
menggunakan pohon. Tiap-tiap node menunjukkan satu keadaan. Jalur
dari parent ke child ,menunjukkan 1 operasi. Tiap node memiliki node child yg menunjukkan
keadaan yg dapat dicapai oleh parent.
![Page 29: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/29.jpg)
![Page 30: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/30.jpg)
![Page 31: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/31.jpg)
Masalah PETANI,KAMBING,SERIGALA,SAYURAN,PERAHU
Seorang petani akan menyeberangkan seekor kambing,seekor serigala,sayuran dengan sebuah perahu yg melalui sungai.
Perahu hanya bisa memuat petani & satu penumpang yg lain (kambing, serigala, atau sayuran).
Jika ditinggalkan petani tersebut, maka sayuran dimakan kambing dan kambing akan dimakan serigala.
![Page 32: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/32.jpg)
Penyelesaian :
1. Identifikasi ruang keadaan Permasalahan ini dapat dilambangkan dengan (jumlah kambing,jumlah serigala,jumlah sayuran,jumlah perahu). Contoh : daerah asal (0,1,1,1) = daerah asal tidak ada kambing,ada serigala, ada sayuran,ada perahu
2. Keadaan awal & tujuan Keadaan awal, pada kedua daerah : daerah asal = (1,1,1,1) daerah seberang = (0,0,0,0) Keadaan tujuan, pada kedua daerah : daerah asal = (0,0,0,0) daerah seberang = (1,1,1,1)
![Page 33: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/33.jpg)
![Page 34: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/34.jpg)
Jenis Teknik Searching Blind Search ( Un-Informed Search )
- Breadth First Search ( BFS )- Depth First Search ( DFS )- Uniform Cost Search ( UCS )- Depth Limited Search ( DLS )- Iterative Deepening Search ( IDS )- Bi-Directional Search ( BDS )
Heuristic Search ( Informed Search )
![Page 35: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/35.jpg)
Breadth-First Search (BFS)Pencarian dilakukan pada semua node
dalam setiap level secara berurutan dari kiri ke kanan.
Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada level berikutnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi.
Dengan strategi ini, maka dapat dijamin bahwa solusi yang ditemukan adalah yang paling baik (Optimal). Tetapi BFS harus menyimpan semua node yang pernah dibangkitkan. Hal ini harus dilakukan untuk penelusuran balik jika solusi sudah ditemukan.
![Page 36: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/36.jpg)
Breadth-First Search Metode pencarian dapat dilihat sbb:
![Page 37: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/37.jpg)
Keuntungan BFS:1. Tidak akan menemui jalan buntu2. If ada solusi,mk breadth first seacrh akan menemukannya. If lbh dr satu, maka solusi min
akan ditemukan. Kelemahan BFS:
1. Membutuhkan memori yg ckp banyak, krn menyimpan semua node dalam satu pohon2. Membutuhkan waktu yg ckp lama, krn menguji n level u/ mdptkan solusi pd level yg ke-(n+1)
![Page 38: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/38.jpg)
0,0
4,00,3
1,34,33,0
1,03,3
4,2
Penanganan Masalah Galon Air dg BFS
Galon B diisi tepat 2 l air
![Page 39: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/39.jpg)
Breadth-first search Expand shallowest unexpanded node Implementation:
fringe is a FIFO queue, i.e., new successors go at end
![Page 40: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/40.jpg)
Breadth-first searchExpand shallowest unexpanded node
Implementation: fringe is a FIFO queue, i.e., new successors go at
end
![Page 41: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/41.jpg)
Breadth-first searchExpand shallowest unexpanded node
Implementation: fringe is a FIFO queue, i.e., new successors
go at end
![Page 42: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/42.jpg)
Breadth-first searchExpand shallowest unexpanded node
Implementation: fringe is a FIFO queue, i.e., new successors
go at end
![Page 43: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/43.jpg)
Gambar berikut mengilustrasikan pembangkitan pohon BFS untuk masalah Water Jug.
Pembangkitan suksesor dari suatu node bergantung pada urutan dari Aturan Produksi yang dibuat.
Jika urutan dari aturan 4 ditukar dengan aturan 5, maka pohon BFS yang dibangkitkan juga akan berubah.
![Page 44: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/44.jpg)
Pohon Breadth First Search untuk Water Jug Problem
![Page 45: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/45.jpg)
Properties of breadth-first search Complete? Yes (if b is finite) Time? 1+b+b2+b3+… +bd + b(bd-1) =
O(bd+1) Space? O(bd+1) (keeps every node in
memory) Optimal? Yes (if cost = 1 per step)
Space is the bigger problem (more than time)
![Page 46: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/46.jpg)
Depth First SearchMetode pencarian dapat dilihat sbb:
![Page 47: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/47.jpg)
Keuntungan :1. Membutuhkan memori relatif kecil, krn hanya node – node pd lintasan yg aktif saja yg disimpan2. Scr kebetulan, metode ini akan menemukan solusi tanpa hrs menguji lbh banyak
Kerugian :1. Memungkinkan tdk ditemukannya tujuan yg diharapkan2. Hanya akan mendapat solusi pd setiap pencarian
![Page 48: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/48.jpg)
0,0
4,00,3
1,34,33,0
1,03,3
4,2
Penanganan Masalah Galon Air dg DFS
![Page 49: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/49.jpg)
Kelemahan DFS adalah: Jika pohon yang dibangkitkan mempunyai
level yang dalam (tak terhingga), maka tidak ada jaminan untuk menemukan solusi (Tidak Complete).
Jika terdapat lebih dari satu solusi yang sama tetapi berada pada level yang berbeda, maka pada DFS tidak ada jaminan untuk menemukan solusi yang paling baik (Tidak Optimal).
![Page 50: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/50.jpg)
Penelusuran Depth First Search untuk Water Jug Problem
![Page 51: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/51.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 52: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/52.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 53: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/53.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 54: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/54.jpg)
Depth-first search Expand deepest unexpanded node Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 55: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/55.jpg)
Depth-first search Expand deepest unexpanded node Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 56: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/56.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 57: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/57.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 58: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/58.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 59: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/59.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 60: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/60.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 61: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/61.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 62: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/62.jpg)
Depth-first searchExpand deepest unexpanded node
Implementation: fringe = LIFO queue, i.e., put successors at front
![Page 63: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/63.jpg)
Properties of depth-first search Complete? No: fails in infinite-depth spaces,
spaces with loops Modify to avoid repeated states along path complete in finite spaces
Time? O(bm): terrible if m is much larger than d but if solutions are dense, may be much faster
than breadth-first Space? O(bm), i.e., linear space! Optimal? No
![Page 64: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/64.jpg)
Depth-limited search= depth-first search with depth limit l,i.e., nodes at depth l have no successors
Recursive implementation:
![Page 65: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/65.jpg)
Iterative deepening search
o Prinsipnya: lakukan depth-limited search secara bertahap dengan nilai l yang incremental Strategi ini menggabungkan manfaat DFS dan BFS: space complexity linier & completeness terjaminLakukan depth-limited search dengan l = 0,1,2,… sampai tidak cutoff
![Page 66: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/66.jpg)
Iterative deepening search l =0
![Page 67: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/67.jpg)
Iterative deepening search l =1
![Page 68: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/68.jpg)
Iterative deepening search l =2
![Page 69: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/69.jpg)
Iterative deepening search l =3
![Page 70: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/70.jpg)
Iterative deepening search Number of nodes generated in a depth-limited search to depth d
with branching factor b: NDLS = b0 + b1 + b2 + … + bd-2 + bd-1 + bd
Number of nodes generated in an iterative deepening search to depth d with branching factor b:
NIDS = (d+1)b0 + d b^1 + (d-1)b^2 + … + 3bd-2 +2bd-1 + 1bd
For b = 10, d = 5, NDLS = 1 + 10 + 100 + 1,000 + 10,000 + 100,000 = 111,111
NIDS = 6 + 50 + 400 + 3,000 + 20,000 + 100,000 = 123,456
Overhead = (123,456 - 111,111)/111,111 = 11%
![Page 71: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/71.jpg)
Sekilas strategi IDS ini kelihatan tidak efisien atau boros: banyak node digenerate ulang!
IDS sebenarnya malah lebih cepat daripada BFS (jika tree memiliki depth besar)
(root node tidak dihitung krn dianggap initial state)
Pada umumnya Iterative deepening search adalah uninformed search strategy terbaik jika state space besar dan kedalaman solusi (d) tidak diketahui
![Page 72: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/72.jpg)
Properties of iterative deepening searchComplete? Yes
Time? (d+1)b0 + d b1 + (d-1)b2 + … + bd = O(bd)
Space? O(bd)
Optimal? Yes, if step cost = 1
![Page 73: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/73.jpg)
Summary of algorithms
![Page 74: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/74.jpg)
![Page 75: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/75.jpg)
![Page 76: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/76.jpg)
5. Berikan keadaan awal, tujuan, suksesor dan biaya , berikan formulasi problem yang menurut anda paling tepat
![Page 77: Pe mecahan Masalah dengan Pencarian](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022061610/56815eea550346895dcd9dce/html5/thumbnails/77.jpg)
6. Temukan solusinya, tunjukkan langkahnya