Slide INF401 KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 2

(1)

KECERDASAN BUATAN

(2)

(3)

Masalah, Ruang Keadaan dan

Pencarian

Untuk membangun sebuah sistem yang digunakan untuk menyelesaikan suatu problem, dibutuhkan 3 hal sbb :

1. Mendefinisikan ruang masalah untuk masalah yang dihadapi : spesifikasi kondisi awal dan solusi yang diharapkan.

2. Mendefinisikan aturan produksi yang digunakan untuk mengubah state ke state lainnya

(4)

Karakteristik Masalah Dalam AI :

• _{Apakah masalahnya dapat didekomposisi menjadi himpunan sub}

masalah yang (hampir) independen lebih kecil atau lebih mudah ?

• _{Dapatkah langkah penyelesaian diabaikan paling tidak dibatalkan}

ketika dapat dibuktikan hal tersebut kurang tepat ?

• _{Apakah universe masalah dapat diprediksi ?}

• _{Apakah solusi terbaik dari masalah tertentu jelas, tanpa}

membandingkan dengan kemungkinan seluruh solusi yang lain?

• _{Apakah solusi yang diinginkan sebuah keadaaan atau sebuah}

jalur dari keadaan ?

(5)

Mendefinisikan Masalah sebagai

“State

Space Search” (SSS)

• _{Misalnya permainan catur , maka SSS nya adalah :}

• _{Menspesifikasikan posisi awal dari papan catur}

• _{Peraturan (}_rules_{) yang mendefinisikan langkah-langkah yang}

legal

• _{Posisi papan yang merepresentasikan pemenang dari satu sisi}

atau sisi lainnya.

• _{Tujuan (}_Goal_{) dari permainan adalah : memenangkan}

(6)

Problem Solving Agent

• _{Goal-based agent}

_{ mempertimbangkan}

_{action-action}

yang akan datang dan hasil yang ingin dicapai

• _{Agent Problem Solving}

_{ Menemukan}

_{sequence action}

untuk mencapai tujuannya

• _{Algorithm are uninformed}

_{ Tidak ada informasi untuk}

(7)

Simple Problem Solving Agent

Function Simple-Problem-Solving-Agent(percept) return an action

Input : percept //a percept

Static : seq //an action sequence, initially empty

state //some description of the current world state

goal //a goal, initially null

problem //a problem formulation

State  Update-State(state, percept)

If seq is empty then do

goal  Formulate-Goal(state)

problem  Formulate-Problem(state,goal) seq  Search(Problem)

Action  First(seq) Seq  Rest(seq)

(8)

Goal & Problem Formulation

• _{Goal Formulation}

• _{Kondisi saat ini}

• _{Performance measure}

• _{Problem Formulation}

• _{Proses  Menemukan state dan aksi-aksi yang akan dilakukan}

untuk mencapai tujuannya

• _Search

(9)

Well-Define Problem & Solution

• _{4 Komponen Problem}

• _{Initial State}

• _{Actions : Successor function :}

Successor-Fn(x) = <Action,Successor> • _{Goal Test}

• _{Path Cost}

(10)

Contoh Kasus

• _{Agent kita sedang berlibur dan sekarang sedang di kota}

Arad Romania

• _{Besok dia harus naik pesawat dari Bucharest}

• _Goal

_{dari agent sekarang adalah pergi ke Bucharest}

• _{Action yang tidak berhubungan dengan goal akan}

(11)

(12)

Contoh Kasus

• _{Agent  Mencapai tujuan (ke Bucharest) dengan naik}

mobil

• _{Kemana akan pergi setelah dari Arad ?}

• _{Ada tiga jalan : ke Sibiu, Timisoara, Zerind}

• _{Agent kita ini masih belum tahu jalan disana (mana yang}

tercepat) tapi hanya memiliki peta.

• _{Dari informasi peta, dilakukan hipotesa terhadap ketiga jalur}

(13)

Agent & Environmet

• _Environment

• _Static

• _{Tidak perlu memperhatikan perubahan yang terjadi pada}_environment

• _Observable

• _{Ada peta, initial state diketahui (di Arad)}

• _Discreet

• _{Enumeration action}

• _{Deterministic}

(14)

Well-Defined Problem agent

• _{Initial State}

_{ di Arad}

• _{Actions : Successor function}

_

• _{{<Go(Sibiu),In(Sibiu)>, <Go(Timisoara),In(Timisoara)>,}

<Go(Zerind),In(Zerind)>}

• _{Goal Test}

_{ In(Bucharest)}

(15)

Formulate Goal & Problem Agent

• _{Formulate Goal}

• _{Tiba di Bucharest besok}

• _{Formulate Problem}

• _{States : kota-kota}

• _{Actions : mengemudi antar kota}

• _Solusi

(16)

Example Problem

• _{Toy Problem}

• _{Diharapkan bisa mengilustrasikan berbagai macam metode} problem-solving

• _{Membandingkan performa algoritma}

• _{Akan dibahas untuk kasus : vacum cleaner, 8-puzle, 8-Queen Problem}

• _{Reald World Problem}

• _{Airline Travel Problem} • _{Touring Problem}

• _{Traveling Salesman Problem} • _{VLSI Layout}

• _{Robot Navigation}

(17)

Toy Problem

 Vacuum Cleaner

 States : Berada di salah satu dari

dua lokasi yang ada, yg masing2 mungkin bersih atau kotor. Jadi jml kemungkinan state = 2 * 22

 Initial State ?

 Successor Function ?

.

(18)

Toy Problem

• _{Vacuum Cleaner}

• _{States : Berada di salah satu} dari dua lokasi yang ada, yg masing2 mungkin bersih atau kotor. Jadi jml kemungkinan state = 2 * 22

• _{Initial State : Sembarang} state

• _{Successor Function :}

(kekiri,kekanan,bersihkan) • _{Goal Test : Semua lokasi}

bersih

(19)

Toy Problem



The 8-Puzzles

 State : ?

 Initial State : ?

 Successor Function : ?

.

(20)

Toy Problem

• _{The 8-Puzzles}

• _{State : lokasi dari 8 kotak angka dan 1 kotak}

kosong

• _{Initial State : Sembarang state}

• _{Successor Function : (kotak kosong bergerak kekiri,}

kekanan, keatas atau kebawah)

(21)

Toy Problem

• _{8-Queen Problem}

• _{State : ?}

.

• _{Initial State : ?}

.

• _{Successor Function : ?}

.

• _{Goal Test : ?}

(22)

Toy Problem

• _{8-Queen Problem}

• _{State : susunan 0..8 ratu}

pada papan catur

• _{Initial State : Tidak ada ratu}

pada papan catur

• _{Successor Function :}

Masukkan ratu ke papan catur

• _{Goal Test : Tidak ada ratu}

(23)

A Water Jug Problem

• _{Anda diberi dua buah jug, yang satu ukuran 4 galon dan}

yang lain 3 galon.

• _{Kedua jug tidak memiliki skala ukuran.}

• _{Terdapat pompa yang dapat digunakan untuk mengisi}

jug dengan air.

• _{Bagaimana anda mendapatkan tepat 2 galon air di}

(24)

Pendefinisian masalah

• _{Ruang masalah untuk masalah di atas dapat}

digambarkan sebagai himpunan pasangan bilangan

bulat (x,y) yang terurut, sedemikian hingga x = 0, 1, 2,

3, atau 4 dan y = 0, 1, 2, atau 3;

• _{x menyatakan jumlah air dalam jug ukuran 4 galon, dan}

y menyatakan jumlah air dalam jug ukuran 3 galon.

• _{Keadaan mula-mula adalah (0,0).}

_State

_{tujuan adalah}

(25)

Operator-opeartor (aturan produksi) yang digunakan

untuk memecahkan masalah terlihat pada tabel

1. (x,y)

→ (x-d,y) Buang sebagian air dari jug 4 galon

4. (x,y)

(26)

5. (x,y) If x > 0

→ (0,y) Kosongkan jug 4 galon

(27)

(28)

(29)

Sistem produksi terdiri dari:

• _{Himpunan aturan}_{, masing-masing terdiri dari sisi kiri (pola)}

yang menentukan kemampuan aplikasi dari aturan tersebut dan sisi kanan yang menggambarkan operasi yang dilakukan jika

aturan dilaksanakan.

• _{Satu atau lebih}_pengetahuan_{atau basis data yang berisi}

informasi apapun untuk tugas tertentu. Beberapa bagian basis

data bisa permanen, dan bagian yang lain bisa hanya merupakan solusi untuk masalah saat ini. Informasi dalam basis data ini

disusun secara tepat.

• _{Strategi kontrol}_{yang menspesifikasikan urutan dimana aturan}

akan dibandingkan dengan basis data dan menspesifikasikan cara pemecahan masalah yang timbul ketika beberapa aturan sesuai sekaligus pada waktu yang sama.

(30)

Syarat-syarat strategi kontrol:

• _{cause motion.}_{Perhatikan kembali}_{water jug problem}_{. Jika kita}

mengimplementasikan strategi kontrol sederhana dengan selalu memilih aturan pertama pada daftar 12 aturan yang telah dibuat, maka kita tidak akan pernah memecahkan masalah. Strategi kontrol yang tidak menyebabkan motion tidak akan pernah mencapai

solusi.

• _Systematic.Strategi kontrol sederhana yang lain untuk water jug

problem: pada setiap siklus, pilih secara random aturan-aturan yang dapat diaplikasikan. Strategi ini lebih baik dari yang pertama, karena menyebabkan motion. Pada akhirnya strategi tersebut akan

mencapai solusi. Tetapi mungkin kita akan mengunjungi beberapa

state yang sama selama proses tersebut dan mungkin menggunakan lebih banyak langkah dari jumlah langkah yang diperlukan. Hal ini