Pertemuan 3
INTELLIGENT
AGENT
Intelligent Agent (Agen
Cerdas)
Intelligent Agent (Agen
Cerdas)
• Rational : Melakukan hal yang terbaik
• Harus didefnisikan tujuan dari agent • Goal (tujuan) : Performance Measure
• Rational Agent : Suatu Agent yang selalu
bertindak memaksimalkan ukuran kinerja,
mengingat apa yang ia amati tentang lingkungan dan pengetahuan lain yang dimilikinya
Goal Performance Measure
Lulus Kuliah IPK
PEAS : Performance Measure,
Environment, Actuators, Sensors
• Ketika merancang sebuah agent, harus
mendefnisikan lingkungan masalah (task environment)
• Performance Measure : Apa saja komponen keberhasilan si agent?
• Environment : Kondisi apa saja yang ada di sekitar si agent
• Actuators : Apa saja yang bisa dilakukan si agent
Contoh : Taksi
Otomatis
• Agent taksi otomatis menerima penumpang
dan mengantarkannya ke tujuan
• Performance Measure : sampai tujuan,
tidak melanggar aturan lalu lintas, perjalanan nyaman, hemat bensin
• Environment : jalan, lalu lintas, pejalan kaki, penumpang
• Actuators : arah setir, gas, rem, klakson, sinyal kiri atau kanan, lampu taksi
Medical Diagnosis
System
• Sebuah Agent Medical diagnosis system
yang mendiagnosa pasien secara otomatis.
• Performance Measure : pasien sembuh,
biaya murah, diagnosis benar
• Environment : pasien, rumah sakit,
perawat, dokter
• Actuators : layar monitor (pertanyaan,
tes, diagnosa treatment, petunjuk)
• Sensors : keyboard (input jawaban pasien
Interactive English
Tutor
• Sebuah Agen Tutor yang memberikan
latihan english secara interaktif
• Performance Measure : Nilai skor maksimal
• Environment : siswa
• Actuators : layar monitor (latihan, saran, koreksi)
•
Fully Observable
vs
Partially
Observable
Apakah semua info relevan diketahui?
•
Deterministic
vs
Stochastic
Apakah next state = current state + action?
•
Episodic
vs
sequential
Apakah tergantung pada pengalaman, action sebelumnya?
Jenis Environment
• Static vs Dinamic
• Apakah environment tidak berubah
setelah agent bertindak / proses ? • Discrete vs Continuous
• Sifat state, percept, action : diskrit atau
kontinyu
• Single agent vs Multi agent
• Apakah agent bertindak sendiri atau
Contoh : Jenis
Environment
Jenis Environm ent Agent Catur dengan waktu Catur tanpa waktu Taxi driving Fully Observabl eYa Ya Tidak
Determinis
tic StrategicYa, StrategicYa, Tidak Episodic Tidak Tidak Tidak
Static Semi Ya Tidak
Dicrete Ya Ya Tidak
Single
Jenis Environment
• Jenis environment menentukan desain
agent
• Di dunia nyata pada umumnya
– Partially observable – Stochastic
– Sequential – Dynamic
Struktur Sebuah
Agent
• Agent Function : Sebuah fungsi yang
memetakan sejarah input (percept sequence) terhadap tindakan yang dilakukan (action)
• Sebuah program yang mengimplementasikan
fungsi f di atas arsitektur
• Agent = Arsitektur + Program
• Agent program menerima input percept terakhir (mungkin ia menyimpan percept sequence di dalam memorinya)
F : P* A
Contoh Agent : Vacuum
Cleaner
• Performance Measure : menjaga kebersihan • Environment : Ruangan A dan B beserta debu • Actuators : DoKeKiri, DoKeKanan,DoBersih,
DoSantai
• Sensors : Lokasi dan Status dari sensor
Contoh :[A, Kotor]
Contoh : AgenRajin
Agent function AgenRajin
f({…,[*,Kotor]}) DoBersih f({…,[A,Bersih]})
DoKeKanan
f({…,[B,Bersih]}) Agent program AgenRajin DoKeKiri
Function AgenRajin (lokasi,status) returns action
if status = kotor then return DoBersih else if lokasi = A then return
DoKeKanan
Jenis-jenis Agent
Program
Simple Refex Agent Simple Refex Agent
Model-based refex agents Model-based refex agents
Goal-based agents Goal-based agents
Utility-based agents Utility-based agents
Simple Refex Agent
Model-based refex
agents
-Bertindak berdasarkan input saat ini dan menggunakan histori input sebelumnya sebagai informasi pelengkap.
-Merekam histori kondisi lingkungan, tindakan yang diambil oleh agen serta dampak dari tindakan tersebut.
Goal-based agents
Utility-based agents
-
Melakukan penilaian kuantitatif terhadap suatu keadaan lingkungan –> utilityfunction.
Learning agents
Perhatikan
• Robot / Intelligent Agent
berikut termasuk jenis agen yang mana ?
Pertemuan 3
Mendefnisikan
Masalah
dalam Ruang Keadaan
Mendefnisikan masalah
dalam ruang keadaan
Masalah Masalah
Representasi Representasi
Blind Searching / Uninformed Search
Blind Searching / Uninformed Search
Masalah dalam Kecerdasan
Buatan
Dapat Dapat
Mempunyai Mempunyai
Keadaan Keadaan
Defnisikan Masalah
Contoh Masalah :
Permainan Catur
-
Kondisi Awal: Semua bidak diletakkan diatas papan dalam dua posisi yaitu kubu putih dankubu hitam.
-Tujuan (Goal):
Contoh Masalah : Permainan
Catur
- Ruang Keadaan: Untuk
mempermudah menunjukkan posisi bidak dimisalkan setiap kotak ditunjuk dalam huruf
(a,b,c,d,e,f,g,h) pada arah horizontal dan angka
(1,2,3,4,5,6,7,8) pada arah vertical.
- Suatu aturan untuk
menggerakkan bidak dari posisi (e,2) ke (e,4) dapat ditunjukkan dengan aturan:
IF bidak putih pada kotak(e,2)
AND kotak(e,3) kosong AND kotak (e,4) kosong
Contoh Masalah : Ember A
dan B
Contoh Kasus Ember Air:
Ada 2 ember masing-masing berkapasitas
4 liter (Ember A) dan 3 liter (Ember B).
Ada pompa air yang digunakan untuk mengisi air pada ember tersebut.
Bagaimana dapat mengisi tepat 2 liter air
CONTOH DESKRIPSI MASALAH (permasalahan ember A dan B)
• Identifkasi masalah untuk masalah ember:
1. Identifkasi ruang keadaan:
x = Jumlah air yang diisi ke ember A (ember 4 ltr) y = Jumlah air yang diisi ke ember B (ember 3 ltr) Ruang keadaan = (x,y) sedemikian sehingga
x є {0,1,2,3,4} dan y є {0,1,2,3}
2. Keadaan awal & tujuan
Keadaan awal: kedua ember kosong = (0,0)
CONTOH DESKRIPSI MASALAH (permasalahan ember A dan B)
CONTOH DESKRIPSI MASALAH (permasalahan ember A dan B)
4. Aturan-aturan untuk permasalahan ember:
Atura n
ke-Jika Maka
1. (x, y) x < 4
(4,y)
Isi ember A sampai penuh 2. (x, y)
y < 3
(x,3)
Isi ember B sampai penuh 3. (x, y)
x > 0
(x-d, y)
Tuangkan sebagian air keluar ember A 4. (x, y)
y>0
(x, y-d)
Tuangkan sebagian air keluar ember B 5. (x, y)
x > 0
(0, y)
CONTOH DESKRIPSI MASALAH (permasalahan ember A dan B)
6. (x ,y) y > 0
(x, 0)
Kosongkan ember B dengan membuang airnya ke tanah
7. (x, y)
x+y ≥ 4 dan y >0
(4, y-(4-x))
Tuangkan air dari ember B ke ember A sampai ember A penuh
8. (x,y)
x+y ≥ 3 dan x > 0
(x-(3-y),3)
Tuangkan air dari ember A ke ember B sampai ember B penuh
9. (x,y)
x+y ≤ 4 dan y > 0
(x+y, 0)
Tuangkan seluruh air dari ember B ke ember A 10. (x,y)
x+y ≤ 3 dan x > 0
(0, x+y)
Tuangkan seluruh air dari ember A ke ember B
11. (0,2) (2,0)
Tuangkan 2 liter air dari ember B ke ember A.
12. (2,y) (0,y)
CONTOH DESKRIPSI MASALAH (permasalahan ember A dan B)
5. 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 yang menunjukkan keadaan yang dapat dicapai oleh parent.
Solusi 1
Contoh Masalah : Petani,
Sayuran, Domba dan Serigala dapat menyebrang.
1. Identifkasi ruang keadaan: (P,Sy,D,Sg)
P : Petani Sy : Sayur D : Domba Sg : Serigala
2. Keadaan awal
Daerah Asal : (P,SY,D,Sg) Daerah Seberang (0,0,0,0)
Keadaan Tujuan
Contoh Masalah : Petani,
Sayuran, Domba dan Serigala dapat menyebrang.
• Kumpulan Aturan :
Aturan
ke- Aturan
1. Domba dan petani
menyebrang
2. Sayuran dan petani
menyebrang
3. Serigala dan petani
menyebrang
4. Domba dan petani kembali 5. Sayuran dan petani kembali 6. Serigala dan petani kembali
Contoh Masalah : Petani,
Sayuran, Domba dan Serigala dapat menyebrang.
Daerah
Asal SeberanDaerah g
Aturan yang Dipakai
Daerah
Asal SeberanDaerah g
(P,Sy,D,
Sg) (0,0,0,0) 1 (0,Sy,0,Sg) (P,0,D,0)
(0,Sy,0,S
g) (P,0,D,0) 7 (P,Sy,0,Sg) (0,0,D,0)
(P,Sy,0,Sg
) (0,0,D,0) 3 (0,Sy,0,0) (P,0,D,Sg)
(0,Sy,0,0) (P,0,D,Sg) 4 (P,Sy,D,0) (0,0,0,Sg) (P,Sy,D,0) (0,0,0,Sg) 2 (0,0,D,0) (P,Sy,0,Sg
) (0,0,D,0) (P,Sy,0,Sg
) 7 (P,0,D,0) (0,Sy,0,Sg)
(P,0,D,0) (0,Sy,0,S
g) 1 (0,0,0,0) (P,Sy,D,Sg)
Representasikan Ruang
Keadaan
1) Graph Keadaan
• Graph terdiri dari node-node yang
menunjukkan keadaan yaitu keadaan
awal dan keadaan baru yang akan dicapai dengan menggunakan operator.
• Node-node dalam graph keadaan saling
dihubungkan dengan menggunakan arc (busur) yang diberi panah untuk
Graph Keadaan
• Maka 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 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 Contoh :
Contoh Masalah : Peta
Rumania
• Suatu “tourist agent” sedang berlibur di
Rumania, kini berada di Arad. Besok, dia harus terbang dari Bandara Bucharest.
• Keadaan awal : berada di Arad
• Perumusan tujuan : berada di Bucharest • Perumusan Masalah :
– Tindakan (action) : Menyetir dari kota ke kota
Contoh Masalah : Peta
Rumania
• Pencarian Solusi : Rangkaian kota yang
dituju.
– Arad, Sibiu, Fagaras, Bucharest
– Arad, Sibiu, Rimnicu Vilcea, Pitesti, Bucharest
– Arad, Zerind, Oradea, Sibiu, Fagaras, Bucharest
– Arad, Timisoara, Lugoj, Mehadia, Dobreta, Craiova, Pitesti, Bucharest
Representasikan Ruang
Keadaan
2) Pohon Pelacakan
• Struktur pohon
digunakan untuk menggambarkan
keadaan hirarki
• Node yang terletak pada
level-0 disebut ‘akar’
• Node yang tidak
Pohon Pelacakan
(permasalahan ember A dan B)
• Representasi ruang keadaan dengan
Pohon Pelacakan
Masalah M hanya dapat diselesaikan dengan A AND B
AND C AND D
Masalah M solusinya dengan 4 kemungkinan : A OR B
OR C OR D
Contoh dengan menggunakan pohon AND/OR tujuan yang dicapai pada pohon di gambar bisa dipersingkat hanya sampai level-2 saja.
Representasikan Ruang
Keadaan
Metode Searching
Blind Searching / Uninformed
Search
Blind Searching / Uninformed
Search
Pencarian
Heuristic Searching / Informed
Search
Heuristic Searching / Informed
Search
Pencarian
