Uninformed Search Algoritm merupakan salah satu mekanisme
searching yang ada kecerdasan buatan. Algoritma ini hanya berfokus memberikan
informasi tentang algoritma itu sendiri tanpa memberikan informasi apapun tentang
permasalahan yang ada. Blind Search juga merupakan salah satu sebutan lain
untuk algoritma ini. Dalam prosesnya algoritma ini melakukan generate dari
successor serta membedakan goal state dari nun gol State. Pencarian ini
dilakukan berdasarkan pada urutan mana saja node yang hendak di-expand. Untuk Uninformed
Search Algoritm sendiri terdiri dari 6 macam. Namun di sini hanya akan
dijelaskan 2 macam saja.
1. Uniform Cost Search(UCS)
Selain menjalankan fungsi algoritma
BFS (tidak dijelaskan disini), Uniform Cost Search melakukan ekspansi node
dengan nilai path yang paling kecil. Hal ini bisa dilakukan dengan membuat
antrian pada successor yang ada berdasar kepada nilai path-nya (node disimpan
dalam bentuk priority queue).
Performance Measure
-Completeness
Algoritma UCS ini akan selesai jika nilai
dari setiap tahap terdiri dari beberapa nilai integer positif yang kecil, ini dilakukan untuk
mencegah terjadinya looping yang tak terhingga.
-Optimality
UCS selalu bekerja optimal jika node yang
di expand berada di path terakhir.
2. Iterative
Deepening Depth First Search
Iterative deepening search adalah
sebuah algoritma umum yang biasanya dikombinasikan dengan depth first tree
search, yang akan menemukan berapa depth limit terbaik untuk digunakan. Hal ini
dilakukan dengan secara menambah limit secara bertahap, mulai dari 0,1, 2, dan
seterusnya sampai goal sudah tercapai atau ditemukan.
Performance Measure
-Completeness
Sama halnya seperti BFS, IDS akan
selesai apabila faktor branching b adalah tak hingga.
-Optimality
Sama halnya seperti BFS algoritma IDS
akan optimal apabila setiap tahap memiliki nilai yang sama.
Referensi:
