Pencarian Berbentuk (Heuristic Search) dan Eksplorasi

Annealing adalah satu teknik yang dikenal dalam bidang metalurgi, digunakan dalam mempelajari proses pembentukan kristal dalam suatu materi. Agar dapat terbentuk susunan kristal yang sempurna, diperlukan pemanasan sampai suatu tingkat tertentu, kemudian dilanjutkan dengan pendinginan yang perlahan-lahan dan terkendali dari materi tersebut. Pemanasan materi di awal proses annealing, memberikan kesempatan pada atom-atom dalam materi itu untuk bergerak secara bebas, mengingat tingkat energi dalam kondisi panas ini cukup tinggi. Proses pendinginan yang perlahan-lahan memungkinkan atom-atom yang tadinya bergerak bebas itu, pada akhirnya menemukan tempat yang optimum, di mana energi internal yang dibutuhkan atom itu untuk mempertahankan posisinya adalah minimum.

Secara umum ada 3 hal pokok pada simulated annealing, yaitu:

a.   Nilai awal untuk temperatur (T0).

Nilai T0 biasanya ditetapkan cukup besar (tidak mendekati nol), karena jika T mendekati 0 maka gerakan simulated annealing akan sama dengan hill climbing. Biasanya temperatur awal ini ditetapkan sebesar 2 kali panjang suatu jalur yang dipilih secara acak.

b.   Kriteria yang digunakan untuk memutuskan apakah temperatur sistem seharusnya dikurangi.

c.   Berapa besarnya pengurangan temperatur dalam setiap waktu.

Algoritma Pencarian Lokal dan Masalah Optimisasi

Metode Hill Climbing Search

Metode ini hampir sama dengan metode pembangkitan dan pengujian, hanya saja proses pengujian dilakukan dengan menggunakan fungsi heuristik.

Pembangkitan keadaan berikutnya sangat tergantung pada feedback dari prosedur pengetesan. Tes yang berupa fungsi heuristik ini akan menunjukkan seberapa baiknya nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan-keadaan lainnya yang mungkin(Sri Kusumadewi 2003, h. 34).

Ada dua macam metode Hill

* Climbing Search, yaitu Simple Hill Climbing , Steepest-ascent Hill Climbing (Sri Kusumadewi 2003, h. 39).

Algoritma untuk Hill Climbing Search adalah sebagai berikut :

1. Mulai dari keadaan awal, lakukan pengujian: jika merupakan tujuan, maka berhenti; dan jika tidak, lanjutkan dengan keadaan sekarang sebagai keadaan awal.

2. Kerjakan langkah-langkah berikut sampai solusinya ditemukan, atau sampai tidak ada node baru yang akan diaplikasikan pada keadaan sekarang :

a.  Cari node yang belum pernah digunakan; gunakan node ini untuk mendapatkan keadaan yang baru.

b.  Evaluasi keadaan baru tersebut.

* Jika keadaan baru merupakan tujuan, keluar.

* Jika bukan tujuan, namun nilainya lebih baik daripada keadaan sekarang, maka jadikan keadaan baru tersebut menjadi keadaan sekarang.

* Jika keadaan baru tidak lebih baik daripada keadaan sekarang, maka lanjutkan pencarian.

Simulated Annealing Search

Merupakan ialah suatu algoritma optimasi yang mensimulasikan proses annealing pada pembuatan materi yang terdiri dari butir keristal/logam. Algoritma unt untuk optimalisasi yang bersifat generic. Berbasiskan probabilitas dan mekanika statistic,algoritma ini dapat dipakai untmencari pendekatan terhadap solusi optimum global dari suatu permasalahn. Masalah yang membutuhkan pendekatan simulated annealing ialah masalah-masalah optimisasi kombinatorial, dimana ruang pencarian solusi yang ada terlalu besar, sehingga hampir tidak mungkin ditemukan solusi eksak terhadap permasalahn itu.

Secara umum ada 3 hal pokok pada simulated annealing, yaitu:

1. Nilai awal

Unt temperature (T0). Nilai T0 biasanya ditetapkan cukup besar (tidak mendekati 0), karena jika T mendekati 0 maka gerakan simulated annealing akan sama dengan hill climbing. Biasanya temperature awal ini ditetapkan sebesar 2 kali panjang suatu jalur yang dipilih secara acak.

2. Kriteria

Yang dipakai unt memutuskan apakah temperature sistem seharusnya dikurangi.

3. Berapa besarnya pengurangan temperature dalam setiap waktu.

Local Beam Search

Local beam search adalah algoritma pencarian heuristik yangmerupakan optimasi dari pencarian best-first search yang mengurangikebutuhan memorinya. Dalam Beam Search, hanya jumlah solusiparsial terbaik yang telah ditetapkan yang disimpan sebagai kandidat.

Beam Search membutuhkan tiga komponen sebagai inputnya, yaitu :

a. Masalah yang akan di selesaikan

Biasanya di tampilkan dalam bentuk grafik dan berisi kumpulan node yang tiap satu atau lebih node mengarah ke goal/hasil.

b. Kumpulan aturan-aturan heuristik untuk pemangkasan

Adalah aturan-aturan spesifik yang mengarah ke ruang masalah dan memangkas node yang tidak menguntungkan dari memori yang berhubungan dengan ruang masalah.

c. Memori dengan kapasitas yang terbatas

Adalah memori tempat menyimpan beam, dimana ketika memori dalam keadaan penuh dan node akan di tambahkan ke beam, maka node yang nilainya paling besar yang dihapus, jadi  tidak  akan melebihi memori yang tersedia.

Beam Search memiliki keuntungan yang berpotensi mengurangi perhitungan dan waktu pencarian. Selain itu, pemakaian memori daripencarian ini jauh lebih sedikit daripada metode yang mendasari mtode pencarian ini.  Kelemahan utama Beam Search adalah metode pencarian ini mungkin  tidak dapat mencapai tujuan/hasil yang optimaldan bahkan mungkin tidak mencapai tujuan sama sekali. Padakenyataannya, algoritma beam search berakhir untuk dua kasus:  nodetujuan yang diperlukan tercapai, atau node tujuan tidak tercapai dantidak ada node tersisa untuk dieksplorasi.

Genetic Algorithm

Genetic Algorithm (GA) adalah teknik pencarian dalam bidang komputasi untuk menemukan solusi benar atau pendekatan untuk masalah optimasi dan pencarian. Teknik dalam GA didasarkan pada biologi evolusioner seperti pewarisan, mutasi, seleksi dan crossover.

Dalam GA biasanya ada 2 hal yang harus didefinisikan:

1. Representasi genetis dari domain solusi

2. Fungsi fitness untuk mengevaluasi solusi domain.

Hal-hal yang harus dilakukan untuk menggunakan algoritma genetika:

1. Mendefinisikan individu, dimana individu menyatakan salah satu solusi (penyelesaian) yang mungkin dari permasalahan yang diangkat.

2. Mendefinisikan nilai fitness, yang merupakan ukuran baik tidaknya sebuah individu atau baik tidaknya solusi yang didapatkan.

3. Menentukan proses pembangkitan solusi awal. Hal ini biasanya dilakukan dengan menggunakan pembangkitan acak seperti random walk.

4. Menentukan proses seleksi yang akan digunakan.

5. Menentukan proses perkawinan silang (cross over) dan mutasi gen yang akan digunakan.

Download powerpoint : Pencarian Berbentuk (Heuristic Search) dan Eksplorasi