Better Than This

It's Better than this,You could do so much

Algoritma Greedy

Dalam kehidupan sehari hari , banyak terdapat persoalan yang menuntut pencarian solusi optimum. Persoalan tersebut dinamakan persoalan optimasi(optimization Problems). Persoalan Optimasi adalah persoalan yang tidak hanya mencari sekedar solusi, tetapi mencari solusi terbaik. Solusi terbaik adalah solusi yang memiliki nilai minimum atau meksimum dari sekumpulan alternatif solusi yang mungkin
Algoritma Greedy adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mendapatkan solusi terbaik dan merupakan algoritma yang paling populer dalam hal ini.
Secara Harfiah Greedy artinya rakus atau tamak, sifat yang berkonotasi negatif. Orang yang memiliki sifat ini akan mengambil sebanayak mungkin atau mengambil yang paling bagus atau yang paling mahal. Sesuai dengan arti tersebut, Prinsip Greedy adalah take what you can get now. Dalam kehidupan sehari hari Greedy dapat digunakan dalam masalah seperti :
• Memilih beberapa jenis investasi
• Mencari jalur tersingkat
Ada juga yang dapat dilakukan algoritma ini dalam sesuatu yang biasa dilakukan mesyarakat modern, yaitu memilih spesifikasi komputer yang terbaik dengan budget maksimum tertentu seperti yang akan dibahas dalam makalah ini.

1. Definisi Algoritma Greedy
Algoritma Greedy membentuk solusi langkah per langkah (step by step). Terdapat banyak pilihan yang perlu di eksplorasi pada setiap langkah solusi, karenanya pada setiap langkah harus dibuat keputusann yang terbaik dalam menentukan pilihan.Keputusan yang telah
diambil pada suatu langkah tidak dapat diubah lagi 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.
Pada setiap langkah diperoleh optimum lokal. Bila algoritma berakhir, kita berharap optimum lokal menjadi optimum global.


2.Skema umum Algoritma Greedy
Algoritma greedy disusun oleh elemen-elemen berikut:


1.Himpunan kandidat.
Berisi elemen-elemen pembentuk solusi.

2.Himpunan solusi
Berisi kandidat-kandidat yang terpilih sebagai solusi persoalan.

3.Fungsi seleksi (selection function)
Memilih kandidat yang paling memungkinkan mencapai solusi optimal. Kandidat yang sudah dipilih pada suatu langkah tidak pernah dipertimbangkan lagi pada langkah selanjutnya.

4.Fungsi kelayakan (feasible)
Memeriksa apakah suatu kandidat yang telah dipilih dapat memberikan solusi yang layak, yakni kandidat tersebut bersama-sama dengan himpunan solusi yang sudah terbentuk tidak melanggar kendala (constraints) yang ada. Kandidat yang layak dimasukkan ke dalam himpunan solusi, sedangkan kandidat yang tidak layak dibuang dan tidak pernah dipertimbangkan lagi.

5.Fungsi obyektif, yaitu fungsi yang memaksimumkan atau meminimumkan nilai solusi(misalnya panjang lintasan, keuntungan, dan lain-lain).Contoh pada masalah Pemilihan Processor, berdasarkan benchmark elemen-elemen algoritma greedy-nya adalah:
a.Himpunan kandidat: himpunan hardware yang terdiri dari Processor, Memory dan Graphic card
b.Himpunan solusi: Kombinasi Processor , Memory dan Graphic card dengan Benchmark terbaik namun dengan total harga yang tidak melebihi budget maksimum
c.Fungsi seleksi: Seleksi Processor, Memory dan Graphic card agar mendapat performa optimum dan tidak melebihi budget maksimum yang tersedia
d.Fungsi obyektif: Budget maksimum yang tersedia

0 komentar:

Poskan Komentar

Dhiti