LAPORAN TUGAS PROGRAM 1 KECERDASAN BUATAN
Disusun oleh
:
Nama
: L M Agung Banyu B G
Nim
: 1301154271
Kelas
: IF-39-05
Program Studi S1 Teknik Informatika Fakultas Informatika Bandung 2017
A. Deskripsi masalah
1. Perumusan masalah Perumusan masalah pada tugas program ini adalah bagaimana cara menentukan nilai minimum dari fungsi .
2. Batasan masalah Batasan masalah pada tugas program ini adalah x1 dan x2 di isi dengan bilangan decimal random antara -10 – 10.
B. Rancangan metode dan nilai minimum yang dihasilkan Rancangan metode yang saya gunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah menggunakan algoritma Simulated Annealing . Algoritma Simula ted Annealing adalah salah satu algoritma untuk untuk optimisasi yang bersifat generik yang berbasiskan probabilitas dan mekanika statistik (Vecchi, 2017). 1. Pseudo code
while (temp > 1): //Looping selama temperature lebih besar dari 1 x1 = random.uniform(-10, 10) //generate nilai random untuk x1 x2 = random.uniform(-10, 10) //generate nilai random untuk x2 x3 = (4 - 2.1 * x1 ** 2 + x1 ** 4 / 3) * x1 ** 2 + x1 * x2 + (-4 + 4 * x2 ** 2) * x2 ** 2 //memasukan x1 dan x2 ke dalam fungsi dE=x3-x3current //mencari deltaE untuk menentukan apakah new state lebih baik x = [x1, x2] p = math.exp(-dE / temp) //menghitung nilai exponent dari delta e dibagi temperature o =random.uniform(0,1) //mengisi teta dengan generate nilai random antara 0-1
if ((dE<0 or o
AX.append(x) //menambahkan x1 dan x2 yang dikunjungi ke list x3current=x3 //menggantu current state dengan new state if (x3
2. Nilai minimum yang diperoleh
Hasil pemecahan masalah berdasarkan algoritma simulated annealing dengan Looping sebanyak 200219 kali, setelah program dijalankan menghasilkan Best Value = -1.03142713384 dengan X1 = -0.0969333893411 dan X2 = -0.712159800148. Program berjalan selama 53.2 detik dengan hasil demikian maka program sudah cukup tepat.
C. User manual 1. Buka folder Program
2. Jalankan TuProAI.exe
3. Tunggu program berjalan hingga 100%
4. Program telah selesai dijalankan
D. Referensi metode-algoritma.com. (2013). Retrieved from http://www.metode-
algoritma.com/2015/06/simulated-annealing-tsp-dengan-java.html. Stefano. (2015, June 4). Retrieved from https://piptools.net/algoritma-sa-simulated-annealing/ Vecchi, S. K. (2017, Juli 23). Simulated annealing. Retrieved from Wikipedia: https://id.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing
