Penyelesaian 8-Puzzle menggunakan Algoritma Greedy

8-Puzzle merupakan salah satu jenis permainan puzzle dimana kita harus mencapai goal puzzle dari initial puzzle yang diberikan. Untuk mencapai goal puzzle, 8-puzzle ini menyediakan satu grid kosong agar grid-grid lain disekitarnya dapat digerakkan. Sebagai contoh Inisial State dan Goal State dari sebuah puzzle adalah :

Pada puzzle berukuran 3x3 ini jika kita mencoba semua kemungkinan pergeserannya, maka akan sangat susah untuk mencapai solusi. Untuk menyederhakan semua state puzzle yang mungkin, kita bisa menggunakan struktur pohon untuk menelusuri semua kemungkinan dari state puzzle ini dengan algoritma-algoritma lain misalnya dengan DFS, BFS, dll.

Pada pembahasan kali ini, saya ingin menyelesaikan puzzle ini dengan suatu algoritma, yaitu Algoritma Greedy, dengan menggunakan dua fungsi heuristik. Algoritma Greedy merupakan algoritma yang sederhana dan lempeng (straightforward). Secara harafiah greedy artinya rakus atau tamak.

Algoritma Greedy membentuk solusi langkah per langkah. Terdapat banyak pilihan yang perlu dieksplorasi pada setiap langkah solusi. Oleh karena itu, pada setiap langkah harus dibuat keputusan yang terbaik dalam menentukan pilihan.

Dalam bahasan ini, fungsi heuristik yang akan kita tampilkan yaitu adalah sebagai berikut.

·        h₁(n)  : sebagai banyak grid yang menempati tempat yang salah.

·        h₂(n) : sebagai total keseluruhan jarak tiap grid yang menempati tempat yang salah terhadap posisi grid yang benar, atau sering disebut dengan manhattan distance.

Solusi Penyelesai dengan fungsi Heuristik Pertama yaitu banyak grid yang menempati tempat yang salah

 

     

Solusi Penyelesai dengan fungsi Heuristik Kedua yaitu total keseluruhan jarak tiap grid yang menempati tempat yang salah terhadap posisi grid yang benar, atau sering disebut dengan manhattan distance.

     

            

       

                        

Kesimpulan

Dari semua yang telah dipaparkan diatas, penggunaan dari dua fungsi heuristik Algoritma Greedy pada solusi penyelesaian 8-puzzle, baik fungsi heuristik pertama dan kedua sama sama mampu memberikan solusi penyelesaian dari awal state sampai ke goal state. Tetapi menurut pendapat saya, pada penggunaan fungsi heuristik pertama jumlah State puzzle yang memiliki fungsi heuristik yang sama lebih banyak dari pada penggunaan fungsi heuristik kedua. Jadi, penggunaan solusi dari fungsi heuristik kedua dalam contoh penyelesaian 8-puzzle diatas lebih optimal dari pada fungsi heuristik pertama.