Tugas Grafis Komputer dan Pengolahan Citra

Disini saya akan membuat tugas mata kuliah Grafis Komputer dan Pengolahan Citra yaitu membuat Garis Vertikal, Horizontal dan Diagonal dengan menggunakan bahasa Java dan dengan menggunakan OpenGL sebagai Library.

Aplikasi yang digunakan :

• Netbeans IDE 8.1
• OpenGL
• Lightweight Java Game Library (LWJGL).  

Klik link berikut untuk mendownload program :
Download Program 

Klik link berikut untuk mendownload / melihat penjelasan program :
Download Penjelasan Program
 

Metode Pencarian : Heuristic Search (Softskill)

Heuristik adalah sebuah teknik yang mengembangkan efisiensi dalam proses pencarian, namum dengan kemungkinan mengorbankan kelengkapan (completeness). Fungsi heuristik digunakan untuk mengevaluasi keadaan-keadaan problema individual dan menentukan seberapa jauh hal tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan solusi yang diinginkan.

Jenis-jenis Heuristic Searching:
– Generate and Test.
– Hill Climbing.
– Best First Search.
– Means-EndAnlysis, Constraint Satisfaction, dll.

PEMBANGKITAN dan PENGUJIAN (Generate and Test)

Metode ini merupakan penggabungan antara depth-first search dengan pelacakan mundur (backtracking), yaitu bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal.

Algoritma :

1.       Bangkitkan suatu kemungkinan solusi (membangkitkan suatu tititk tertentu atau lintasan tertentu dari keadaan awal).

2.       Uji untuk melihat apakah node tersebut benar-benar merupakan solusinya dengan cara membandingkan node terebut atau node akhir dari suatu lintasan yang  dipilih dengan kumpulan tujuan yang diharapkan.

3.      Jika solusi ditemukan, keluar. Jika tidak, ulangi kembali langkah pertama.

PENDAKIAN BUKIT (Hill Climbing)

Metode ini hampir sama dengan metode pembangkitan dan pengujian, hanya saja proses pengujian dilakukan dengan menggunakan fungsi heuristic. Pembangkitan keadaan berikutnya tergantung pada feedback dari prosedur pengetesan. Tes yang berupa fungsi heuristic ini akan menunjukkan seberapa baiknya nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan-keadaan lainnyayang mungkin.

Algoritma:

Cari operator yang belum pernah digunakan; gunakan operator ini untuk mendapatkan keadaan yang baru.

a)     Kerjakan langkah-langkah berikut sampai solusinya ditemukan atau sampai tidak ada operator baru yang akan diaplikasikan pada keadaan sekarang : Cari operator yang belum digunakan; gunakan operator ini untuk mendapatkan keadaan yang baru.

b)     Evaluasi keadaan baru tersebut : – Jika keadaan baru merupakan tujuan, keluar – Jika bukan tujuan, namun nilainya lebih baik daripada keadaan sekarang, maka jadikan keadaan baru tersebut menjadi keadaan sekarang. – Jika keadaan baru tidak lebih baik daripada keadaan sekarang, maka lanjutkan iterasi.

Contoh Penerapan Generate and Test :

“Travelling Salesman Problem (TSP)”

Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Kita ingin mengetahui ruter terpendek dimana setaip kota hanya  boleh dikkunjungi tepat 1 kali.

Contoh Penerapan Hill Climbing :

TSP dengan Simple Hill Climbing Disini ruang keadaan berisi semua kemungkinan lintasan yang mungkin. Operator digunakan untuk menukar posisi kota-kota yang bersebelahan. Apabila ada n kota, dan kita ingin mencari kombinasi lintasan dengan menukar posisi urutan 2 kota, maka kita akan mendapatkan sebanyak n!/2!(n-2)! 

Sumber : shabri-prayogi.blogspot.co.id

Metode Pencarian : Blind Search (Softskill)

Blind Search merupakan pencarian asal ketemu. Jika solusi sudah ketemu, maka pencarian akan dihentikan. Jika dibuat skemanya, pencarian buta hanya mengenal tiga bagian, [masalah]-[pencarian]-[solusi]. Misalkan dalam kotak ada 3 kelereng warna merah, 3 biru, dan 3 kuning. Masalahnya adalah, ambillah satu kelereng yang berwarna merah. Solusi, setelah melakukan pencarian, kemudian didapat satu kelereng warna merah, nah, itulah solusinya

Ada dua jenis pencarian buta (blind search) :

1.       Pencarian melebar pertama (Breadth – First Search)

Pada Breadth – First Search semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level 1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya dari kiri ke kanan hingga solusi ditemukan.

Keuntungannya :

·         Tidak akan menemui jalan buntu, menjamin ditemukannya solusi (jika solusinya memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti solusi yang paling baik

·         Jika ada 1 solusi, maka breadth – first search akan menemukannya

·         Jika ada lebih dari 1 solusi, maka solusi minimum akan ditemukan

Kerugiannya :

·         Membutuhkan memori yang banyak, karena harus menyimpan semua simpul yang pernah dibangkitkan dan hal ini harus dilakukan agar BFS dapat melakukan penelusuran simpul-simpul sampai di level bawah

·         Membutuhkan waktu yang cukup lama

2.       Pencarian mendalam pertama (Depth – First Search)

Pada pencarian Depth – First Search dilakukan pada suatu simpul dalam setiap level dari yang paling kiri. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada simpul sebelah kanan dan simpul yang kiri dapat dihapus dari memori. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka pencarian dilanjutkan pada level sebelumnya. Demikian seterusnya sampai ditemukan solusi.

Keuntungannnya : 

       Membutuhkan memori relatif kecil, karena hanya node-node pada lintasan yang aktif saja yang disimpan

·         Dan secara kebetulan, akan menemukan solusi tanpa harus menguji lebih banyak lagi dalam ruang keadaan, jadi jika solusi yang dicari berada pada level yang dalam dan paling kiri, maka DFS akan menemukannya dengan cepat (waktunya cepat)

Kerugiannya :

·         Memungkinkan tidak ditemukannya atau tidak adanya tujuan yang diharapkan, karena jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang sangat dalam (tak terhingga) à tidak complete karena tidak ada jaminan akan menemukan solusi

·         Hanya mendapat 1 solusi pada setiap pencarian, karena jika terdapat lebih dari satu solusi yang sama tetapi berada pada level yang berbeda, maka DFS tidak menjamin untuk menemukan solusi yang paling baik à tidak optimal

Penerapan Algoritma Blind Search :

·         Breadth First Search (BFS)

·         Depth First Search (DFS)

·         Uniform Cost Search (UCS)

·         Depth-Limited Search (DLS)

·         Iterative-Deeping Search (IDS)

·         Bi-directional search (BDS).

    Sumber : elangsakti.com