8-Puzzle
merupakan salah satu jenis permainan puzzle dimana kita harus mencapai goal
puzzle dari initial puzzle yang diberikan. Untuk mencapai goal puzzle, 8-puzzle
ini menyediakan satu grid kosong agar grid-grid lain disekitarnya dapat
digerakkan. Sebagai contoh Inisial State dan Goal State dari sebuah puzzle
adalah :
Pada
puzzle berukuran 3x3 ini jika kita mencoba semua kemungkinan pergeserannya,
maka akan sangat susah untuk mencapai solusi. Untuk menyederhakan semua state
puzzle yang mungkin, kita bisa menggunakan struktur pohon untuk menelusuri
semua kemungkinan dari state puzzle ini dengan algoritma-algoritma lain
misalnya dengan DFS, BFS, dll.
Pada
pembahasan kali ini, saya ingin menyelesaikan puzzle ini dengan suatu algoritma,
yaitu Algoritma Greedy, dengan
menggunakan dua fungsi heuristik. Algoritma Greedy merupakan algoritma yang sederhana dan lempeng
(straightforward). Secara harafiah greedy artinya rakus atau tamak.
Algoritma Greedy membentuk solusi langkah per
langkah. Terdapat banyak pilihan yang perlu dieksplorasi pada setiap langkah
solusi. Oleh karena itu, pada setiap langkah harus dibuat keputusan yang
terbaik dalam menentukan pilihan.
Dalam
bahasan ini, fungsi heuristik yang akan kita tampilkan yaitu adalah sebagai
berikut.
- h₁(n) : sebagai banyak grid yang menempati tempat yang salah.
- h₂(n) : sebagai total keseluruhan jarak tiap grid yang menempati tempat yang salah terhadap posisi grid yang benar, atau sering disebut dengan manhattan distance.
Solusi Penyelesaian dengan
fungsi Heuristik Pertama yaitu banyak grid yang menempati tempat yang salah
Solusi :
Initial State -> Right -> Up -> Right ->
Down -> Down -> Left -> Up -> Right -> Down(Goal)
Solusi Penyelesai dengan fungsi Heuristik Kedua yaitu total keseluruhan jarak tiap grid yang menempati tempat yang salah terhadap posisi grid yang benar, atau sering disebut dengan manhattan distance.
Solusi :
Initial State -> Right
-> Up -> Right -> Down -> Down -> Left -> Up -> Right
-> Up(Goal)
Kesimpulan
Dari semua yang telah dipaparkan diatas, penggunaan dari dua
fungsi heuristik Algoritma Greedy
pada solusi penyelesaian 8-puzzle, baik fungsi heuristik pertama dan kedua sama
sama mampu memberikan solusi penyelesaian dari awal state sampai ke goal state.
Tetapi menurut pendapat saya, pada penggunaan fungsi heuristik pertama jumlah State
puzzle yang memiliki fungsi heuristik yang sama lebih banyak
dari pada penggunaan fungsi heuristik kedua. Jadi, penggunaan solusi dari
fungsi heuristik kedua dalam contoh penyelesaian 8-puzzle diatas lebih optimal
dari pada fungsi heuristik pertama.
Referensi :
0 comments:
Post a Comment