Nama : Rezky Audiansyah Putra
NPM : 18116161
Kelas : 3KA12
Hasil PPT : https://drive.google.com/open?id=1xA8GgSZ9GgktRB70p1ElVVMNbzJz329K
Pengetahuan Berbasis Agent Logika
Representasi pengetahuan adalah cara untuk menyajikan pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi antara suatu pengetahuan dengan pengetahuan yang lain dan dapat dipakai untuk menguji kebenaran penalarannya.
Logika sebagai Bahasa Representasi Pengetahuan memliki pengertian Logika sebagai bhasa formal untuk memrepresentasikan fakta sedemikian sehinga kesimpulan (fakta baru,jawaban) dapat ditarik.
Ada banyak metode inference yang diketahui sehingga kata bias mebangun agent Wumpus Wold dengan logika. Memanfaatkan perkembangan logika oleh ahli metematika, filsafat selama ratusan tahun.
Inferensi merupakan proses atau algoritma yang “merunkan” fakta baru dari fakta-fakta yang lama. Reasong bukan dilakukan pada fakta di dunia (berdasarkan semantic), melainkan representasi fakta dalam bahasa representasi pengetahuan si agent (secara sintaks). Otak manusia melakukan proses reasoning dalam suatu bentuk sintak dapat di ilustrasikan.
Agen berbasis pengetahuan menggunakan inferensi dan knowledge base untuk menghasilkan informasi baru atau untuk mengambil keputusan.
Logika
Logika didefinisikan sebagai ilmu untuk berpikir dan menalar dengan benar sehingga didapatkan kesimpulan yang absah.
Tujuan dari logika: memberikan aturan-aturan penalaran sehingga orang dapat menentukan apakah suatu kalimat bernilai benar atau salah.
Representasi Logika dibagi menjadi dua:
Propositional Logic (Logika Proposisi)
Suatu Proposisi merupakan suatu statemen atau pernyataan yang menyatakan benar (TRUE) atausalah (FALSE). Dalam Propositional Logic fakta dilambangkan dengan simbol misalnya P, Q dan R.Lambang-lambang tersebut dihubungkan dengan relasi-relasi logika
Dengan menggunakan operator logika:
Tabel Kebenaran Logika
Predicate Logic (Logika Predikat)
Pada logika predikat proposisi dibedakan menjadi argumen (obyek) dan predikat (keterangan). Secara umum penulisan proposisi dalam logika predikat dapat dinyatakan sebagai berikut:
Predikat (argumen-1, argumen-2,..., argumen-3)
Contoh:
Proposisi: “Bu Atika mencintai Pak Agus Setiawan”
Dalam logika predikat disajikan dalam bentuk:
Mencintai (Bu Atika, Pak Agus Setiawan)
P Argumen-1 Argumen-2
1. Logika Proposisi
Proposisi adalah suatu pernyataan yang dapat bernilai Benar atau Salah. Simbol-simbol seperti P dan Q menunjukkan proposisi. Dua atau lebih proposisi dapat digabungkan dengan menggunakan operator
logika :
a.Konjungsi : ∧ (and)
b. Disjungsi : ∨ (or)
c. Negasi : ¬ (not)
d.Implikasi : Æ (if then)
e. Ekuivalensi : ↔ (if and only if)
2. Logika Predikat
Representasi Fakta Sederhana
Misal diketahui fakta-fakta sebagai berikut :
Andi adalah seorang laki-laki : A
Ali adalah seorang laki-laki : B
Amir adalah seorang laki-laki : C
Anto adalah seorang laki-laki : D
Agus adalah seorang laki-laki : E
Jika kelima fakta tersebut dinyatakan dengan menggunakan proposisi, maka akan terjadi pemborosan, dimana beberapa pernyataan dengan predikat yang sama akan dibuat dalam proposisi yang berbeda. Logika predikat digunakan untuk merepresentasikan hal-hal yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan logika proposisi. Pada logika predikat kita dapat merepresentasikan fakta-fakta sebagai suatu pernyataan yang disebut dengan wff (well –formed formula). Logika predikat merupakan dasar bagi bahasa AI seperti bahasa pemrograman PROLOG Pada contoh diatas, dapat dituliskan :
laki-laki(x)
dimana x adalah variabel yang disubstitusikan dengan Andi, Ali, Amir, Anto, Agus, dan laki-laki yang lain. Dalamlogika predikat, suatu proposisi atau premis dibagi menjadi 2 bagian, yaitu argumen (objek) dan predikat (keterangan). Argumen adalah individu atau objek yang membuat keterangan. Predikat adalah keterangan yang membuat argumen dan predikat.
Misal terdapat pernyataan sebagai berikut :
1.Andi adalah seorang mahasiswa
2.Andi masuk jurusan Elektro
3.Setiap mahasiswa elektro pasti mahasiswa teknik
4.Kalkulus adalah matakuliah yang sulit
5.Setiap mahasiswa teknik pasti akan suka kalkulus atau akan membencinya
6.Setiap mahasiswa pasti akan suka terhadap suatu matakuliah
7.Mahasiswa yang tidak pernah hadir pada kuliah matakuliah sulit, maka mereka pasti tidak suka terhadap matakuliah tersebut.
8.Andi tidak pernah hadir kuliah matakuliah kalkulus
Logika Proposisi/Logika Sederhana
Sistem logis paling sederhana. Kita harus mendefinisikan sehimpunan simbol proposisi, misal: P, Q. Kemudian definisikan semantik dari simbol tersebut.
Contoh:
P berarti “Minggu adalah hari libur”.
Q berarti “Sekarang adalah hari minggu”.
Himpunan operator digunakan dalam proses penalaran terhadap nilai-nilai kebenaran.
Operator Logika
Operator Dasar
–And, Dan ∧
–Or, Atau ∨
–Not, Tidak￢
–Implies, Maka, Menyebabkan ⇒
–Iff(if and only if), Jika dan hanya jika ⇔
Contoh Logika Proposisi:
– R: Sekarang Hujan
– D: Sekarang Gelap
– C: Sekarang Dingin
Pola Penalaran (reasoning pattern) pada logika proposi
Resolusi
Diperkenalkan oleh Robinson (1965). Resolusi merupakan kaidah inferensi utama dalam bahasa PROLOG. PROLOG menggunakan notasi “quantifier-free”.•PROLOG didasarakan pada logika predikat urutan pertama.
Sebelum resolusi diaplikasikan, wff harus berada dalam bentuk normal atau standard.
Tiga tipe utama bentuk normal : conjunctive normal form, clausal form dan subset Horn clause. Resolusi diaplikasikan ke dalam bentuk normal wff dengan menghubungkan seluruh elemen dan quantifier yang dieliminasi.
Backward
Chain (rantai) : perkalian inferensi yang menghubung-kan suatu permasalahan dengan solusinya.
Backward chaining.
Suatu rantai yang dilintasi dari suatu hipotesa kembali ke fakta yang mendukung hipotesa tersebut. Tujuan yang dapat dipenuhi dengan pemenuhan sub tujuannya.
Forward chaining
Suatu rantai yang dicari atau dilewati/dilintasi dari suatu permasalahn untuk memperoleh solusi. –Penalaran dari fakta menuju konklusi yang terdapat dari fakta.
Iterferensi Proporsi yang Efektif :
Algoritma Backtracking, Algoritma Pencarian Lokal.
1. Algoritma Backtracking
Algoritma backtrack pertama kali diperkenalkan oleh D.H. Lehmer pada tahun 1950[10]. Dalam perkembangan algoritma ini, beberapa ahli seperti Rwalker, Golomb, dan Baumert menyajikan uraian umum tentang backtrack dan penerapannya dalam berbagai persoalan dan aplikasi. Algoritma backtracking adalah sebuah algoritma yang berbasis depth-first search (DFS) dalam pencarian solusi pada pohon ruang status yang dibangun secara dinamis. Algoritma ini membangun solusi parsial (partial solution) dari sebuah kandidat solusi dan mengevaluasi solusi parsial tersebut pada suatu waktu. Jika solusi parsial yang dibangun tidak memenuhi syarat, maka kandidat solusi tersebut tidak akan dibangun lebih lanjut dan dilakukan backtrack ke kandidat solusi lain yang memenuhi syarat. Algoritma backtracking dilakukan secara berulangulang hingga menemukan sebuah solusi yang sesuai dengan syarat.
Langkah-langkah pencarian solusi pada algoritma backtracking adalah sebagai berikut.
1. Solusi dicari dengan membentuk lintasan dari akar ke daun. Simpul yang telah dilahirkan dinamakan simpul hidup dan simpul hidup yang diperluas dinamakan simpul-E (Expand node).
2. Jika lintasan yang diperoleh dari perluasan simpul-E tidak mengarah ke solusi, maka simpul itu akan menjadi simpul mati yang tidak dapat diperluas lagi.
3. Jika posisi terakhir ada di simpul mati, maka pencarian dilakukan dengan membangkitkan simpul anak yang lainnya dan jika tidak ada simpul anak maka dilakukan backtracking ke simpul induk.
4. Pencarian dihentikan jika kita telah menemukan solusi atau tidak ada simpul hidup yang dapat ditemukan.
2. Algoritma Pencarian Lokal
Pencarian lokal terdiri dari:
Hill-Climbing Search
• Pemilihan state berdasarkan nilai objektifnya
Genetic Algorithm
• Pemilihan state berdasarkan aturan seleksi alam yang diterapkan pada state collection (sering disebut sebagai populasi)
Agen Berbasis Logika Proposisi
q Logika Proposisi
o Merupakan logika yang paling sederhana. Sebuah sentence dinyatakan sebagai simbol proposional P1, P2, dst.
o Sintaks dari logika proposisi
§ Jika S adalah kalimat, ⌐S adalah kalimat (negasi)
§ Jika S1 dan S2 adalah kalimat, S1 Ʌ S2 adalah kalimat (conjunction)
§ Jika S1 dan S2 adalah kalimat, S1 V S2 adalah kalimat (disjunction)
§ Jika Jika S1 dan S2 adalah kalimat, S1 → S2 adalah kalimat (implication)
§ Jika S1 dan S2 adalah kalimat, S1 ↔ S2 adalah kalimat (biconditional)
Referensi:
https://dokumen.tips/download/link/intelijensia-buatan-03-agen-pencarian-searching-agent
https://www.slideshare.net/RamlaLamantha/modul-bahanajarkecerdasanbuatanptiikfinal
http://e-learning.kaputama.ac.id/pluginfile.php/83/mod_resource/content/1/kecerdasanbuatanv2bab1-4.pdf
https:/educa.id/download/link/intelijensia-buatan-03-agen-pencarian-searching-agent
http://www.academia.edu/9763118/Metode_Inferensi_1_54_Pengantar_Kecerdasan_Buatan_AK045218
http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Stmik/2007-2008/Makalah2008/MakalahIF2251-2008-083.pdf
http://blog.ub.ac.id/ucupucup/files/2013/10/09-Agen-Logika_AI_EFIK_V3.4.ppt
Tidak ada komentar:
Posting Komentar