Pemecahan Puzzle Dengan Metode Steepest Ascent Hill Climb - Ahmad Firdaus Ababil; Hairul Anam; Feby Sabilhul Hanafi; Ahmad Fauzal Adifia; Saiful Bukhori (Faculty of Computer Science, University of Jember, 2017)
Puzzle merupakan salah satu contoh penerapan dari kecerdasan buatan, dalam proses penyelesaiaanya banyak terdapat algoritma-algoritma pencarian yang dapat diterapkan. Solusi 8 puzzle akan lebih cepat diperoleh jika digunakan prinsip array dengan variasi algoritma Steepest-Ascent Hill Climbing (Hill Climbing dengan memilih kemiringan yang paling tajam / curam) dengan parameter heuristik posisi yang benar dan heuristik jarak serta dikombinasikan dengan LogList sebagai penyimpanan state-state yang pernah dilalui untuk menanggulangi permasalah pada algoritma hill climbing itu sendiri dan terhindar dari looping state yang pernah dilalui. Penerapan Algoritma SAHC (Steepest Ascent Hill Climbing) pada puzzle dibutuhkan agar permainan selesai dengan kecerdasan buatan. Steepest Ascent Hill Climbing merupakan metode algoritma yang banyak digunakan untuk permasalahan optimasi. Langkah-langkah dalam perhitungan SAHC (Steepest Ascent Hill Climbing) yaitu : (1) menghitung kotak yang menempati tempat yang benar, (2) hitung pergerakan yang memungkinkan. (3) mendapatkan nilai h(n) menggunakan perhitungan manual dengan menggunakan penjumlahan kotak yang menempati tempat yang benar, (4) membandingkan nilai heuristic dari pergerakan yang mungkin, (5) menerapkan alur pencarian algoritma SAHC (Steepest Ascent Hill Climbing) dengan nilai heuristik h(n) yang telah diperoleh.