Heuristic Search

• Heuristik adalah sebuah teknik yang mengembangkan efisiensi dalam proses pencarian, namum dengan kemungkinan mengorbankan kelengkapan (completeness).
• Fungsi heuristik digunakan untuk mengevaluasi keadaan-keadaan problema individual dan menentukan seberapa jauh hal tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan solusi yang diinginkan.
• Jenis-jenis Heuristic Searching:
– Generate and Test.
– Hill Climbing.
– Best First Search.
– Means-EndAnlysis, Constraint Satisfaction, dll.

1). PEMBANGKITAN dan PENGUJIAN (Generate and Test)

• Metode ini merupakan penggabungan antara depth-first search dengan pelacakan mundur (backtracking), yaitu bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal.
• Algoritma :
1. Bangkitkan suatu kemungkinan solusi (membangkitkan suatu tititk tertentu atau lintasan tertentu dari keadaan awal).
2. Uji untuk melihat apakah node tersebut benar-benar merupakan solusinya dengan cara membandingkan node terebut atau node akhir dari suatu lintasan yang  dipilih dengan kumpulan tujuan yang diharapkan.
3. Jika solusi ditemukan, keluar. Jika tidak, ulangi kembali langkah pertama.
• Contoh : “Travelling Salesman Problem (TSP)”
*) Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Kita ingin mengetahui ruter terpendek dimana setaip kota hanya  boleh dikkunjungi tepat 1 kali. Misalkan ada 4 kota  dengan jarak antara tiap-tiap kota seperti berikut ini :

Alur pencarian dengan Generate and Test 


Pencarian ke-	Lintasan	Panjang Lintasan	Lintasan terpilih	Panjang Lintasan terpilih
1	ABCD	19	ABCD	19
2	ABDC	18	ABDC	18
3	ACBD	12	ACBD	12
4	ACDB	13	ACBD	12
5	ADBC	16	ACBD	12
Dst…..

2) PENDAKIAN BUKIT (Hill Climbing)

• Metode ini hampir sama dengan metode pembangkitan dan pengujian, hanya saja proses pengujian dilakukan dengan menggunakan fungsi heuristic. Pembangkitan keadaan berikutnya tergantung pada feedback dari prosedur pengetesan. Tes yang berupa fungsi heuristic ini akan menunjukkan seberapa baiknya nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan-keadaan lainnyayang mungkin.
• Algoritma:
1. Cari operator yang belum pernah digunakan; gunakan operator ini untuk mendapatkan keadaan yang baru.
a) Kerjakan langkah-langkah berikut sampai solusinya ditemukan atau sampai tidak ada operator baru yang akan diaplikasikan pada keadaan sekarang : Cari operator yang belum digunakan; gunakan operator 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 iterasi.
• Contoh: TSP dengan Simple Hill Climbing Disini ruang keadaan berisi semua kemungkinan lintasan yang mungkin. Operator digunakan untuk menukar posisi kota-kota yang bersebelahan. Apabila ada n kota, dan kita ingin mencari kombinasi lintasan dengan menukar posisi urutan 2 kota, maka kita akan mendapatkan sebanyak n!/2!(n-2)!  atau sebanyak 6 kombinasi. Fungsi heuristic yang digunakan adalah panjang lintasan yang terjadi.

Contoh: TSP dengan Simple Hill Climbing 

Disini ruang keadaan berisi semua kemungkinan lintasan yang mungkin. Operator digunakan untuk menukar posisi kota-kota yang bersebelahan. Apabila ada n kota, dan kita ingin mencari kombinasi l intasan dengan menukar posisi urutan 2 kota, maka kita akan mendapatkan sebanyak: 

atau sebanyak 6 kombinasi (lihat gambar dibawah). Fungsi heuristic yang digunakan adalah panjang lintasan yang terjadi 

Daftar Pustaka : elib.unikom.ac.id/download.php?id=109014