2. Metode Generate and Test (GT)
1. GT adalah metode yang paling sederhana dalam teknik pencarian
heuristik.
2. Jika pembangkitan sebuah solusi yang mungkin (a possible solution)
dikerjakan secara sistematis, maka prosedur ini menjamin akan
menemukan solusinya. Tetapi jika ruang masalahnya sangat luas,
akanmemerlukan waktu yang sangat lama.
3. Metode GT, terdapat dua prosedur penting yaitu pembangkit
(membangkitkan sebuah solusi yang mungkin) dan tes (menguji solusi
yang dibangkitkan tersebut).
4. Dengan penggunaan memori yang sedikit, kaidah DFS bisa digunakan
sebagai prosedur pembangkit untuk menghasilkan suatu solusi.
Prosedur Tes bisa menggunakan fungsi heuristik(yang akan
memunculkan nilai estimasi untuk memutuskan suatu kesimpulan).
3. Algoritma Generate-and-Test
1. Bangkitkan semua kemungkinan solusi (membangkitan suatu
titik tertentu atau lintasan tertentu dari kondisi awal).
2. Proses pengujian dilakukan untuk melihat apakah node-node
yang dibangkitkan benar-benar merupakan solusi, dengan teknik
membandingkan node tersebut dari suatu lintasan yang dipilih
dengan kumpulan tujuan yang diharapkan.
3. Jika solusi ditemukan, maka berhenti atau keluar, akan tetapi jika
tidak ditemukan solusi maka ulangi langkah pertama.
6. Studi kasus
Kita akan menggunakan DFS sebagai metode
pembangkitannya.
f(A-B-D) = AB + BD
= 4 + 3
= 7
Dibagian ini kita akan coba melakukan Generate-and-Test
untuk mendapatkan Iterasi atau perulangan yang pertama,
menggunakan studi kasus yang ada di slide sebelumya.
7. Studi kasus
Iterasi Pertama:
ABDEGZ
f(A-B-D-E-G-Z) = 4+3+4+6+7 = 24
Note:
• Karena ini masih ada di iterasi pertama, jadi kita tidak bisa melakukan
perbandingan.
• Jadi iterasi pertama ini akan dijadikan acuan atau pembanding untuk
iterasi kedua.
9. Studi kasus
Membandingkan iterasi pertama dan kedua:
f(A-B-D-E-G-Z) = 24 < f(A-B-D-E-G-H-Z) = 25
24 < 25
Note: Karena nilai iterasi pertama lebih kecil
daripada nilai iterasi yang kedua maka kita akan
menggunakan iterasi yang pertama untuk menjadi
pembanding dengan iterasi berikutnya.
10. Studi kasus
Iterasi Ketiga:
ACEGZ
f(A-C-E-G-Z) = 5+3+6+7 = 21
Note:
• Iterasi ketiga ini akan kita bandingkan dengan iterasi yang memiliki nilai
peling kecil dari perbandingan yang sebelumnya dilakukan yaitu iterasi
pertama.
11. Studi kasus
Membandingkan iterasi pertama dan ketiga:
f(A-C-E-G-Z) = 21 < f(A-B-D-E-G-Z) = 24
21 < 24
Note: Karena nilai iterasi ketigalebih kecil daripada
nilai iterasi yang pertama, maka kita akan
menggunakan iterasi yang ketiga untuk menjadi
pembanding dengan iterasi berikutnya.
12. Studi kasus
Iterasi Keempat:
ACEGHZ
f(A-C-E-G-H-Z) = 5+3+6+2+6 = 22
Note:
• Iterasi keempat ini akan kita bandingkan dengan iterasi yang memiliki
nilai paling kecil dari perbandingan yang sebelumnya dilakukan yaitu
iterasi ketiga.
13. Studi kasus
Membandingkan iterasi ketiga dan keempat:
f(A-C-E-G-Z) = 21 < f(A-C-E-G-H-Z) = 22
21 < 22
Note: Karena nilai iterasi ketigalebih kecil daripada
nilai iterasi yang pertama, maka kita akan
menggunakan iterasi yang ketiga untuk menjadi
pembanding dengan iterasi berikutnya.
14. Kesimpulan
Jadi kesimpulannya, karena semua rute sudah kita
generate dan nilai yang paling kecil adalah iterasi ketiga.
Maka kita bisa menggunakan iterasi yang ketiga sebagai
rute yang paling efektif atau dekat.
