Metode Simple Hill Climbing

LancangKuning.com - Pertama-tama lebih baik untuk menjelaskan tentang Hill Climbing terlebih dahulu sebelum memasuki pada penjelasan tentang Simple Hill Climbing agar dapat mengerti dengan konsep awal dari Simple Hill Climbing, jadi metode Hill Climbing ialah salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi masalah dalam melakukan searching untuk jarak yang terdekat.

Metode Hill Climbing bisa dipakai untuk memecahkan masalah yang memiliki banyak solusi untuk dapat dipilih solusi yang paling baik. Cara kerja metode ini yang pertama ialah menentukan, lalu placing atau menempatkan node-node yang bakal muncul sedekat mungkin pada sasarannya. Proses pada pengujian dilaksanakan dengan memakai fungsi heuristik.

Pembangkitan pada keadaan berikutnya sangatlah tergantung pada umpan balik dari prosedur untuk pengetesan. Tes yang terdapat fungsi heuristik akan menampilkan seberapa bagusnya nilai yang diterka terhadap keadaan-keadaan-keadaan yang lainnya.Metode Hill Climbing merupakan sebuah metode untuk melakukan optimasi yang bertujuan untuk menemukan solusi atau pemecahan masalah dari suatu data yang diinput dengan sebuah algoritma.

Baca juga : Tempat Wisata di Riau

Tahapan yang terbaik untuk digunakan dalam memecahkan sebuah masalah adalah properti yang memberikan penjelasan atas state itu sendiri mengandung semua informasi yang dibutuhkan pada solusinya. Algoritma mengandung memori yang cukup efisien dikarenakan tidak dapat mempertahankan pohon pencarian tapi hanya dapat dilihat pada kondisi saat ini juga, dan state selanjutnya.

Untuk metode Hill Climbing terdapat 2 jenis yang memiliki sedikit perbedaan, yakni Simple Hill Climbing atau yang dapat diartikan sebagai Hill Climbing Sederhana, dan Steepes-Ascent Hill Climbing atau yang dapat diartikan sebagai Hill Climbing  dengan kemiringan yang tajam. Simple Hill Climbing, yang awalnya next state bakal ditentukan dengan perbandingan untuk current state menggunakan satu successor.

Proses untuk perbandingan akan dimulai dari sisi kiri, jika ditemukan sebuah penerus baru yang lebih bagus dari kondisi current state saat itu. Maka penerusnya tersebut akan berubah kondisi menjadi next state. Sedangkan Steepest Ascent Hill Climbing akan menentukan next state, maka current state akan langsung dibandingkan dengan semua successor yang berada didekatnya, yang menjadikan next state yang dikumpul ialah successor yang terbaik, dan juga mendekati hasil optimasi yang diinginkan.

Baca juga : Metode Depth First Search

Simple Hill Climbing memiliki urutan untuk penggunaan pada operator yang berpengaruh pada solusinya. Dari kelebihan-kelebihan dari Simple Hill Climbing memiliki efisiensi dari memorinya sedangkan metode steepest hill cliimbing membutuhkan meori yang cukup banyak dalam storagenya. Ada pula algoritma dari Simple Hill Climbing ialah sebagai berikut:

1. Mengevaluasi state pertama / awal, apabila state awal memiliki kondisi yang sama dengan tujuan, maka prosesnya berhenti. Jika kondisi tidak sama dengan tujuan, ini dapat melanjutkan prosesnya dengan membentuk state awal menjadi state sekarang.
2. Mengeksekusi langkah berikutnya hingga solusi dapat ditemukan atau sampai tidak ada operator baru lagi yang dapat dipakai pada state sekarang.

1. Searching sebuah operator yang tidak pernah dipakai dalam current state dan menggunakan operator tersebut untuk membuat new state.

2. Evaluasi pada state baru.

Apabila state baru merupakan sebuah tujuan, maka prosesnya akan berhenti.

Apabila sate baru bukanlah sebuah tujuan, tetapi state baru tersebut ternyata lebih baik dibandingkan dengan state sekarang, maka state baru tersebut menjadi state sekarang.

Apabila state baru tidak lebih baik dibandingkan dengan state sekarang, maka proses dapat diulangi ke tahap ke-2.

Baca juga : Tempat Wisata di Pekanbaru

Berikut ini merupakan algoritma dari Steepest Ascent Hill Climbing, yaitu:

1. Dimulai pada current state, lakukanlah tes. Apabila itu tujuan maka proses dihentikan, dan apabila tidak proses akan dilanjutkan dengan current state yang menjadi state awal atau initial state.
2. Ulangi sampai goal state tercapai, atau sampai pencarian tidak ada memberikan perubahan ke current statenya.