beam search

Beam Search: Cara Kerja dan Contoh Penerapan

Ketika kita mencari informasi di internet, kita mengharapkan hasil pencarian yang relevan dan akurat dalam waktu singkat. Inilah mengapa peran algoritma Beam Search dalam optimisasi mesin pencari sangat penting.

Pada artikel ini, kami akan belajar secara rinci mengenai algoritma ini. Yuk simak!

Apa Itu Beam Search?

Beam Search adalah algoritma pencarian yang memungkinkan komputer untuk menemukan solusi terbaik dari banyak kemungkinan dengan cara yang lebih efisien daripada metode brute force. Dalam algoritma ini mencari solusi dengan cara mengevaluasi sekelompok alternatif solusi pada setiap langkah dan kemudian mempertahankan sekelompok solusi terbaik untuk dieksplorasi lebih lanjut pada langkah selanjutnya.

Algoritma dan Cara Kerja Beam Search

1. Algoritma

Algoritma Beam Search dimulai dengan sekelompok solusi awal, yang dikenal sebagai “beam”. Kemudian, untuk setiap langkah, setiap solusi pada beam dinilai berdasarkan kriteria yang ditetapkan dan solusi terbaik ditemukan. Solusi terbaik ini kemudian dikelompokkan bersama dengan kumpulan alternatif solusi dan proses berulang hingga solusi terbaik ditemukan.

Algoritma ini berguna dalam kasus-kasus di mana tidak mungkin untuk menguji semua kemungkinan solusi secara bersamaan. Dengan mempertahankan sejumlah kecil alternatif yang menjanjikan, dengan algoritma dapat menemukan solusi optimal dengan waktu yang lebih singkat.

2. Cara Kerja

Cara kerja Beam Search adalah sebagai berikut:

  1. Inisialisasi: Algoritma dimulai dengan menginisialisasi sejumlah terbatas solusi awal. Jumlah solusi awal ini disebut sebagai “lebar pencarian” (beam width). Solusi-solusi ini sering kali dipilih secara acak atau berdasarkan kriteria tertentu.
  2. Ekspansi: Setiap solusi awal kemudian dievaluasi untuk melihat kemungkinan langkah-langkah selanjutnya. Algoritma akan menghasilkan beberapa solusi baru (biasanya sejumlah yang sama dengan lebar pencarian) dengan mengekspansi setiap solusi awal menjadi beberapa solusi turunan.
  3. Seleksi: Dari solusi-solusi yang baru dihasilkan, algoritma akan memilih solusi-solusi terbaik berdasarkan suatu kriteria evaluasi. Kriteria ini dapat berupa nilai fungsi objektif, probabilitas atau metrik lain yang sesuai dengan masalah yang diselesaikan.
  4. Pengulangan: Langkah-langkah ekspansi dan seleksi diulang secara berulang sampai kondisi berhenti terpenuhi. Kondisi berhenti dapat berupa mencapai jumlah iterasi tertentu, mencapai solusi yang memenuhi syarat, atau kriteria lain yang ditentukan.
  5. Penyimpulan: Hasil akhir dari Beam Search adalah salah satu solusi terbaik yang telah terpilih selama proses iterasi. Solusi ini dianggap sebagai solusi yang “mungkin” atau “terbaik” dari sekumpulan solusi yang ada.
Baca juga :   Gradient Boosting: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Skripsi

Contoh Penerapan Beam Search

a. Beam Search dalam Pencarian Teks

Dapat digunakan dalam aplikasi pencarian teks, di mana sistem mencari kata kunci tertentu dalam setiap dokumen dan mengembalikan hasil pencarian yang relevan. Dalam pencarian teks, algoritma ini dapat membantu mengurangi waktu pencarian dengan mempertahankan sekelompok solusi terbaik pada setiap langkah.

b. Beam Search dalam Pemrosesan Bahasa Alami

Dalam pemrosesan bahasa alami, dapat digunakan untuk memprediksi kata berikutnya dalam kalimat yang sedang diproses. Algoritma ini mempertahankan beberapa alternatif kata berikutnya pada setiap langkah dan kemudian memilih kata terbaik untuk dieksplorasi pada langkah berikutnya. Hal ini memungkinkan sistem untuk memproses teks lebih cepat dan akurat.

Keuntungan dan Kekurangan Beam Search

Keuntungan Beam Search

  1. Efisien: Lebih efisien daripada algoritma pencarian penuh yang mempertimbangkan semua kemungkinan solusi. Ini karena Beam Search hanya mempertimbangkan sejumlah terbatas solusi potensial, yang disebut sebagai “lebar pencarian” (beam width). Hal ini membuatnya cocok untuk masalah yang melibatkan ruang pencarian yang sangat besar.
  2. Penemuan Cepat: Algoritma ini cenderung menemukan solusi yang baik dalam waktu yang relatif singkat karena fokus pada solusi-solusi terbaik dalam setiap langkah.
  3. Pemrosesan Paralel: Dapat diimplementasikan secara paralel, memungkinkan pemrosesan yang lebih cepat pada perangkat keras yang mendukungnya.

Kekurangan Beam Search

  1. Kemungkinan Terjebak dalam Optimum Lokal: Kekurangan utama dari adalah bahwa ia cenderung terjebak dalam optimum lokal. Artinya, jika solusi awal yang dipilih tidak mendekati solusi optimal, maka Beam Search mungkin tidak akan dapat menemukan solusi yang lebih baik, meskipun ada solusi optimal yang berada jauh dari jangkauan awalnya.
  2. Sensitif terhadap Beam Width: HasilĀ  bergantung pada lebar pencarian yang dipilih. Jika lebar pencarian terlalu sempit, algoritma mungkin melewatkan solusi yang lebih baik. Sebaliknya, jika lebar pencarian terlalu lebar, algoritma akan membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi.
  3. Tidak Jamin Optimalitas: Tidak menjamin menemukan solusi optimal dalam semua kasus. Ini membuatnya kurang cocok untuk masalah di mana solusi optimal harus ditemukan.
  4. Kemungkinan Solusi Serupa: Cenderung menghasilkan solusi yang serupa atau hampir sama dalam beberapa situasi. Ini bisa menjadi masalah jika variasi dalam solusi dibutuhkan.
Baca juga :   Cracking Adalah: Pengertian, Jenis, Metode dan Pencegahan

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Beam Search adalah algoritma pencarian yang digunakan dalam kecerdasan buatan dan bidang terkait lainnya. Dalam algoritma ini, sistem mencari solusi terbaik dengan cara mengevaluasi sekelompok alternatif solusi pada setiap langkah dan mempertahankan sekelompok solusi terbaik untuk dieksplorasi lebih lanjut pada langkah berikutnya.

Keuntungan adalah efisiensi yang lebih tinggi daripada metode brute force, tetapi kekurangannya adalah solusi yang ditemukan mungkin tidak selalu optimal. Algoritma ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang, seperti pencarian teks dan pemrosesan bahasa alami.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya..