Metode Pelacakan Heuristik Pada TSP (Traveling Salesman Problem) - Rina Harimurti (Teknika, 2005)
Sebuah sistem yang dibangun dengan menggunakan Kecerdasan Buatan haruslah dilengkapi dengan basis pengetahuan dan mesin inferensi. Karena sistem ini harus mampu menganalisis masalah, mencari teknik penyelesaian masalah yang sesuai dan memberikan solusi dari permasalahan tersebut. Dalam penyelesaian kasus TSP (Traveling Salesman Problem) ini metode pelacakan heuristik merupakan salah satu metode yang paling banyak digunakan, yaitu generate and test dan simple hill climbing. Generate and test adalah merupakan penggabungan antara depth-first search dengan backtracking, namun kelemahan dari metode ini adalah membutuhkan waktu yang cukup besar karena harus membangkitkan semua kemungkinan sebelum dilakukan pengujian. Metode yang kedua adalah simple hill climbing, metode ini untuk membangkitkan keadaan berikutnya sangat bergantung pada umpan balik dari prosedur pengetesan. Setelah membahas kedua metode tersebut khususnya untuk penyelesaian kasus TSP (Traveling Salesman Problem), ternyata lintasan yang didapatkan adalah MKLN atau NLKM (=15) menggunakan metode generate and test. Dan dengan metode simple hill climbing didapatkan lintasan NLKM (=15).  Kesimpulan yang didapatkan adalah bahwa metode simple hill climbing lebih sederhana dibandingkan metode generate and test. Karena pada simple hill climbing kemungkinan solusi akan lebih cepat ditemukan karena cabang-cabang pada pohon pelacakan yang tidak berguna akan langsung ditinggalkan. Dan juga dengan pemakaian operator yang lengkap maka akan didapatkan nilai minimum globalnya. The system is build with use Artificial Intelligence must completed with knowledge based and inference engine. Because of this system must capable to analyses problem, seeks problem solving suitable and gives solution from the problem. The solving of TSP (Traveling Salesman Problem) case uses heuristic method. This method was generate and test and simple hill climbing. Generate and tests were combination between depth-first search and backtracking, in spite of powerless from this method was need a large time because must ruse the whole possibility before is done verification. The second method were simple hill climbing, this method for continued condition was depended on feedback from procedure testing. After debate generate and test and simple hill climbing method especially for the TSP (Traveling Salesman Problem), in fact transition was available is MKLN or NLKM (=15) use generate and test and with simple hill climbing method is able transition NLKM (=15).  Conclusion was available is that simple hill climbing method may be get quickly solution, because of branch from search tree not use and directly was abandoned, and with using completed operator so is available on the global minimum value.