Algoritma Nomor

Algoritma Nomor

Pengertian Metode atau Algoritma Greedy

Metode/Algoritma Greedy merupakan algoritma yang membentuk solusi langkah per langkah dengan mencari nilai maksimum sementara pada setiap langkahnya. Nilai maksimum sementara ini dikenal dengan istilah local maximum. Pada kebanyakan kasus, algoritma greedy tidak akan menghasilkan solusi paling optimal, begitupun algoritma greedy biasanya memberikan solusi yang mendekati nilai optimum dalam waktu yang cukup cepat. Greedy sendiri diambil dari bahasa inggris yang artinya rakus, tamak atau serakah.

Skema umum Algoritma Greedy

Algoritma greedy disusun oleh elemen, dan elemen-elemen yang digunakan dalam penerapan algoritma greedy antara lain :

Himpunan yang berisi elemen pembentuk solusi.

Himpunan yang terpilih sebagai solusi persoalan.

Fungsi yang memilih kandidat yang paling mungkin untuk mencapai solusi optimal.

Fungsi yang memeriksa apakah suatu kandidat yang dipilih dapat memberikan solusi yang layak. Maksudnya yaitu apakah kandidat tersebut bersama dengan himpunan solusi yang sudah terbentuk tidak melanggar kendala yang ada.

Fungsi yang mengembalikan nilai boolean. True jika himpunan solusi yang sudah tebentuk merupakan solusi yang lengkap; False jika himpunan solusi belum lengkap.

Fungsi yang mengoptimalkan solusi.

Di dalam mencari sebuah solusi (optimasi) algoritma greedy hanya memakai 2 buah macam persoalan Optimasi,yaitu:

FAQ (Frequently Asked Question)

Contoh Pseudocode Algoritma Greedy

• Contoh (1) : tinjau masalah penukaran uang.

(a)        Koin: 5, 4, 3, dan 1

Uang yang ditukar = 7.

Solusi greedy:  7 = 5 + 1 + 1               ( 3 koin) → tidak optimal

Solusi optimal: 7 = 4 + 3                   ( 2 koin)

(b)        Koin: 10, 7, 1

Uang yang ditukar: 15

Solusi greedy:  15 = 10 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1    (6 koin)

Solusi optimal: 15 = 7 + 7 + 1                      (hanya 3 koin)

(c)        Koin: 15, 10, dan 1

Uang yang ditukar: 20

Solusi greedy: 20 = 15 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1     (6 koin)

Solusi optimal: 20 = 10 + 10                        (2 koin)

Penyelesaian dengan exhaustive search

—  Terdapat 2n kemungkinan solusi

(nilai-nilai X = {x1, x2, …, xn} )

—  Untuk mengevaluasi fungsi obyektif = O(n)

—  Kompleksitas algoritma exhaustive search seluruhnya = O(n × 2n ).

Strategi greedy:  Pada setiap langkah, pilih koin dengan nilai  terbesar dari himpunan koin yang tersisa

menentukan solusi optimum dari persoalan optimasi dengan algoritma greedy

Masukan: himpunan kandidat C

Keluaran: himpunan solusi S

while (∑(nilai semua koin didalam S)  ≠ A)  and (C ≠ {} ) do

x ← Koin yang mempunyai nilai terbesar

if  (∑ (nilai semua koin didalam S) + nilai koin x  ≤ A then

if  (∑ (nilai semua koin didalam S) = A then

write (“tidak ada solusi”)

procedure PenjadwalanPelanggan(input n:integer)

{ Mencetak informasi deretan pelanggan yang akan diproses oleh server tunggal

Masukan: n pelangan, setiap pelanggan dinomori 1, 2, …, n

Keluaran: urutan pelanggan yang dilayani

{pelanggan 1, 2, …, n sudah diurut menaik berdasarkan ti}

write(‘Pelanggan ‘, i, ‘ dilayani!’)

• Contoh (3) : Algoritma Greedy mencari jarak terpendek dari peta

Misalkan kita ingin bergerak dari titik A ke titik B, dan kita telah menemukan beberapa jalur dari peta.

Untuk mencari jarak terpendek dari A ke B, sebuah algoritma greedy akan menjalankan langkah-langkah seperti berikut:

Kunjungi satu titik pada graph, dan ambil seluruh titik yang dapat dikunjungi dari titik sekarang. 1  Cari local maximum ke titik selanjutnya. 2  Tandai graph sekarang sebagai graph yang telah 3  dikunjungi, dan pindah ke local maximum yang telah ditentukan. 4  Kembali ke langkah 1 sampai titik tujuan didapatkan.

Dengan  menggunakan algoritma greedy pada graph di atas hasil akhir jarak terpendek adalah ACDEFB. Hasil jarak terpendek ini sbenarnya tidak tepat dengan jarak pendek sebenarnya(A-G-E-F-B). Maka dari aalgoritma yang tidak selamanya benar namu algoritma yang mendekati nilai kebenaran.

Pemecahan Masalah dengan Algoritma Greedy

Strategi greedy untuk memilih job:

Pada setiap langkah, pilih job i dengan

pi yang terbesar untuk menaikkan nilai

(p1, p2, p3, p4) = (50, 10, 15, 30)

(d1, d2, d3, d4) = (2, 1, 2, 1)

Solusi optimal: J = {4, 1} dengan F = 80.

Function JobSchedulling(input C : himpunan_job)  → himpunan_job

{menghasilkan barisan job yang akan diproses oleh mesin}

J: himpunan_job   {solusi}

i ← job yang mempunyai p [i] terbesar

if (semua job di dalam J ᴜ {i} layak) then

0%0% menganggap dokumen ini bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai bermanfaat

0%0% menganggap dokumen ini tidak bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai tidak bermanfaat

Algoritma greedy adalah algoritma apa pun yang mengikuti metode heuristik dalam pemecahan masalah untuk membuat pilihan optimal secara lokal di setiap tahap.[1] Dalam banyak permasalahan, strategi greedy tidak menghasilkan solusi optimal, tetapi suatu heuristik greedy dapat menghasilkan solusi optimal lokal yang mendekati solusi optimal global dalam jangka waktu yang wajar.

Misalnya, strategi greedy untuk masalah penjual keliling (yang memiliki kompleksitas komputasi tinggi) adalah heuristik berikut: "Pada setiap langkah perjalanan, kunjungi kota terdekat yang belum dikunjungi." Heuristik ini tidak bertujuan untuk menemukan solusi terbaik, tetapi ia berakhir dalam sejumlah langkah yang wajar. Yang mana menemukan solusi optimal untuk masalah yang kompleks biasanya memerlukan banyak langkah yang tidak masuk akal. Dalam optimasi matematis, algoritma greedy secara optimal dapat menyelesaikan masalah kombinatorial yang memiliki sifat matroid dan memberikan hampiran faktor konstan untuk masalah optimasi dengan struktur submodular.

Algoritme greedy menghasilkan solusi yang baik pada beberapa masalah matematis, tetapi tidak pada masalah lainnya. Sebagian besar masalah yang algoritma greedy kerjakan memiliki dua properti:

Dimulai dari A, algoritma greedy yang mencoba menemukan nilai maksimum dengan mengikuti kemiringan terbesar akan menemukan maksimum lokal di "m", tanpa menyadari maksimum global di "M".

Untuk mencapai nilai terbesar, pada setiap langkah, algoritma greedy akan memilih apa yang tampak sebagai pilihan langsung yang optimal, sehingga ia akan memilih 12 dan bukannya 3 pada langkah kedua, dan tidak akan mencapai solusi terbaik, yaitu 99.

Algoritme greedy gagal menghasilkan solusi optimal untuk banyak masalah lain dan bahkan mungkin menghasilkan solusi unik yang paling buruk . Salah satu contohnya adalah masalah travelling salesman yang disebutkan di atas: untuk setiap jumlah kota, terdapat penetapan jarak antar kota dimana heuristik tetangga terdekat menghasilkan tur terburuk yang mungkin terjadi.[3] Untuk kemungkinan contoh lainnya, lihat efek cakrawala.

Algoritme greedy dapat dikategorikan sebagai algoritma yang 'berpandangan sempit', dan juga 'tidak dapat dipulihkan'. Algoritma ini hanya ideal untuk permasalahan yang memiliki 'substruktur optimal'. Meskipun demikian, untuk banyak masalah sederhana, algoritma yang paling cocok adalah algoritma greedy. Namun, penting untuk dicatat bahwa algoritma greedy dapat digunakan sebagai algoritma seleksi untuk memprioritaskan pilihan dalam pencarian, atau algoritma branch-and-bound. Ada beberapa variasi pada algoritma serakah:

Algoritma greedy memiliki sejarah panjang dalam studi optimasi kombinatorial dan ilmu komputer teoretis. Heuristik serakah diketahui memberikan hasil yang kurang optimal pada banyak masalah,[4] sehingga pertanyaan yang wajar adalah:

Sejumlah besar literatur menjawab pertanyaan-pertanyaan ini untuk kelas masalah umum, seperti matroid, serta untuk masalah khusus, seperti set cover.

Matroid adalah struktur matematika yang menggeneralisasi konsep independensi linier dari ruang vektor ke himpunan sembarang. Jika suatu masalah optimasi mempunyai struktur matroid, maka algoritma greedy yang sesuai akan dapat menyelesaikannya secara optimal.[5]

Sebuah fungsi f {\displaystyle f} didefinisikan pada himpunan bagian dari suatu himpunan Ω {\displaystyle \Omega } disebut submodular, jika untuk setiap S , T ⊆ Ω {\displaystyle S,T\subseteq \Omega } kita mempunyai f ( S ) + f ( T ) ≥ f ( S ∪ T ) + f ( S ∩ T ) {\displaystyle f(S)+f(T)\geq f(S\cup T)+f(S\cap T)} .

Misalkan seseorang ingin mencari sebuah himpunan S {\displaystyle S} yang memaksimalkan f {\displaystyle f} . Algoritma greedy, yang membangun satu himpunan S {\displaystyle S} dengan menambahkan elemen secara bertahap yang meningkatkan f {\displaystyle f} paling banyak pada setiap langkah, menghasilkan keluaran sebuah himpunan yang paling sedikit ( 1 − 1 / e ) max X ⊆ Ω f ( X ) {\displaystyle (1-1/e)\max _{X\subseteq \Omega }f(X)} .[6] Artinya, keserakahan bermain dalam faktor konstan ( 1 − 1 / e ) ≈ 0.63 {\displaystyle (1-1/e)\approx 0.63} sama baiknya dengan solusi optimal.

Jaminan serupa dapat dibuktikan ketika kendala tambahan, seperti batasan kardinalitas, [7] diterapkan pada keluaran. Meskipun sering kali diperlukan sedikit variasi pada algoritma greedy. Lihat[8] untuk ikhtisarnya.

Masalah lain yang mana algoritma greedy memberikan jaminan yang kuat, tetapi bukan solusi optimal, termasuk

Banyak dari permasalahan ini memiliki batas bawah yang sesuai, yaitu algoritma greedy tidak berkinerja lebih baik daripada jaminan dalam kasus terburuk.

Algoritme greedy biasanya (tetapi tidak selalu) gagal menemukan solusi optimal secara global karena algoritma tersebut biasanya tidak beroperasi secara mendalam pada semua data. Algoritma jenis ini dapat membuat komitmen pada pilihan-pilihan tertentu terlalu dini, sehingga mencegah mereka untuk menemukan solusi terbaik secara keseluruhan nantinya. Misalnya, semua algoritma pewarnaan serakah yang diketahui untuk masalah pewarnaan graf dan semua masalah NP-lengkap lainnya tidak secara konsisten menemukan solusi optimal. Namun, algoritma jenis ini berguna karena mereka cepat berpikir dan sering memberikan hampiran yang baik secara optimal.

Jika algoritma greedy dapat dibuktikan menghasilkan optimal global untuk kelas masalah tertentu, biasanya algoritma ini menjadi metode pilihan karena lebih cepat dibandingkan metode optimasi lain seperti pemrograman dinamis. Contoh algoritma greedy tersebut adalah algoritma Kruskal dan algoritma Prim untuk mencari pohon rentang minimum serta algoritma untuk mencari pohon Huffman optimal.

Algoritmq greedy juga muncul di perutean jaringan. Dengan menggunakan routing serakah, sebuah pesan diteruskan ke node tetangga yang “paling dekat” dengan tujuan. Gagasan tentang lokasi sebuah node (dan karenanya "kedekatan") dapat ditentukan oleh lokasi fisiknya, seperti dalam perutean geografis yang digunakan oleh jaringan ad hoc . Lokasi mungkin juga merupakan konstruksi buatan seperti dalam perutean dunia kecil dan tabel hash terdistribusi.

Apa itu Algoritma Google?

Algoritma Google adalah serangkaian aturan kompleks yang digunakan oleh mesin pencari Google untuk menentukan website mana yang akan ditampilkan terlebih dahulu di hasil pencarian berdasarkan relevansi dan kualitas.

Algoritma ini dirancang untuk memberikan hasil pencarian paling relevan dan berkualitas kepada user. Dengan memahami cara kerja algoritma Google, SEO specialist dapat mengoptimalkan konten website agar lebih sesuai dengan kriteria yang dianggap penting oleh Google, seperti kualitas konten, kegunaan bagi user, dan banyak lagi.

Jenis-jenis Algoritma Google

Berikut beberapa algoritma utama Google yang memiliki peran signifikan dalam menentukan peringkat halaman web:

Prinsip Utama Algoritma Greedy

Prinsip utama algoritma greedy adalah “take what you can get now!”. Maksud dari prinsip tersebut adalah sebagai berikut: Pada setiap langkah dalam algoritma greedy, kita ambil keputusan yang paling optimal untuk langkah tersebut tanpa memperhatikan konsekuensi pada langkah selanjutnya. Sebagai contoh, jika kita manggunakan algoritma Greedy untuk menempatkan komponen diatas papan sirkuit, sekali komponen telah diletakkan dan dipasang maka tidak dapat dipindahkan lagi. Kita namakan solusi tersebut dengan optimum lokal. Kemudian saat pengambilan nilai optimum lokal pada setiap langkah, diharapkan tercapai optimum global, yaitu tercapainya solusi optimum yang melibatkan keseluruhan langkah dari awal sampai akhir.

Sejarah Algoritma Google

Perjalanan algoritma Google dimulai pada tahun 1998, ketika Larry Page dan Sergey Brin, pendiri Google, menciptakan "PageRank." Ini adalah fondasi pertama yang membantu Google membedakan dirinya dari mesin pencari lain dengan cara menilai kualitas dan relevansi halaman web berdasarkan jumlah dan kualitas link yang mengarah kepadanya.

Sejak saat itu, Google terus mengembangkan dan memperkenalkan berbagai algoritma dengan tujuan untuk menyempurnakan hasil pencarian sekaligus menjadikannya lebih relevan bagi user.

Evolusi algoritma Google mencerminkan komitmen berkelanjutan terhadap peningkatan user experience, dengan penekanan yang terus berkembang pada konten berkualitas, relevansi, dan aksesibilitas.

You are now being redirected to atozpdfbooks.com shortly.....

Bagaimana cara kerja algoritma Google?

Cara kerja algoritma Google melibatkan beberapa langkah kunci:

0%0% menganggap dokumen ini bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai bermanfaat

0%0% menganggap dokumen ini tidak bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai tidak bermanfaat

Materi perkuliahan Algoritma & Pemrograman. Pembahasan tentang : definisi, ciri, sifat dan penggunaan algoritmaRead less

0%0% menganggap dokumen ini bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai bermanfaat

0%0% menganggap dokumen ini tidak bermanfaat, Tandai dokumen ini sebagai tidak bermanfaat

Konten baru

Meragaih

Meragaih

Dikarenakan ada banyak game penghasil uang saat ini, maka kamu wajib selektif memilih mana yang terbukti membayar dan aman ya grameds. Adapun deretan game penghasil saldo terbaik di antaranya adalah sebagai berikut.

Pakar

Pakar

Halo, ada yang dapat kami bantu?

Raja Jp88

Raja Jp88

ASIAJP88 adalah sebuah situs judi online yang menyediakan segala macam permainan judi online seperti halnya SLOT ONLINE, TOGEL ONLINE, CASINO ONLINE Dan POKER ONLINE. Mari daftar dan coba sekarang Asia jp88 situs slot gacor terbaik tahun 2024.

Lagu Mp3

Lagu Mp3

Mp3 lagu pop barat terbanyak dilihat

Menang4D

Menang4D

Menawarkan gameplay yang ringan, putar roda merupakan game penghasil saldo dana tanpa iklan yang bisa kamu unduh gratis. Setelah diunduh, kamu bisa langsung login dengan akun media sosial.

Jiwaku88

Jiwaku88

多巴胺是slot-thailand-gacor-2023由大脑分泌的神经递质,可以让人感觉良好。享受美味的食物,性爱等愉快的活动时 ,大脑会分泌大量的多巴胺。 1.通过饮食增加多巴胺分泌。 2.增加抗氧化成分的摄入量

Lotang

Lotang

Offenbar hast du diese Funktion zu schnell genutzt. Du wurdest vorübergehend von der Nutzung dieser Funktion blockiert.

Neopat

Neopat

Streamline and manage your end-to-end campus drives with our robust and scalable AI platform.

77Rb

77Rb

Hai, apakah Anda ingin mendapat 3 unduhan GRATIS lagi per hari?Dapatkan Ekstra 3

Anak Kobra

Anak Kobra

Kami menggunakan teknologi terbaru dan terbaik yang ada untuk memberikan pengalaman web terbaik yang mungkin. Aktifkan JavaScript di pengaturan browser untuk melanjutkan.

Dad Zoro

Dad Zoro

Nama Panggilan Teratas untuk zoro - ꧁ঔৣŽØŘØঔৣ꧂™, ɪᴛᴀᴄʜɪシ, ☠ 𝕽oronoa zoro☠®™, Roronoa zoro, ༒OP_ZØRØ?࿐, zoro, 『ᴹᵛᴸ』•࿐ 丹7メ✨, 𝗥𝗼𝗿𝗼𝗻𝗼𝗮☯︎𝗭𝗼𝗿𝗼. Pilih nama untuk game, jejaring sosial, dan merek dari daftar kami atau kirimkan nama panggilan Anda.

Jkt48

Jkt48

Berani Bersuara <3 <3

Ratu89

Ratu89

Bikin Nagih Pokoknya..

Situs N

Situs N

Richard telah bekerja terus menerus di arena urusan UE sejak 1984. Dia adalah pemimpin Pemerintah & Layanan Publik untuk Deloitte di seluruh EMEA dari 2012-2019 (bisnis dengan 6.000 orang dengan pendapatan tahunan $1+ miliar – Layanan Pemerintah & Publik adalah perusahaan yang tercepat -sektor yang tumbuh, di depan Layanan Keuangan, Digital & Teknologi, Ilmu Hayati & Kesehatan, Energi, dan industri Manufaktur).

Tze-231

Tze-231

Dikarenakan ada banyak game penghasil uang saat ini, maka kamu wajib selektif memilih mana yang terbukti membayar dan aman ya grameds. Adapun deretan game penghasil saldo terbaik di antaranya adalah sebagai berikut.

W4W4

W4W4

Is your network connection unstable or browser outdated?