Language
Country/Area
No result found
Dari percobaan kimia kuno hingga kecerdasan buatan: Bagaimana pencarian acak mengubah dunia pengoptimalan?
Seiring dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, berbagai metode optimasi numerik bermunculan tanpa henti. Di antaranya, Random Search (RS), sebagai teknik optimasi numerik yang tidak memerlukan perhitungan gradien, mulai menarik perhatian banyak ilmuwan dan insinyur. Metode ini bekerja dengan fungsi kontinu atau tidak terdiferensiasi, menjadikannya alat penting untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Pencarian acak bukan sekadar metode matematika, tetapi strategi yang mengubah pemahaman dan penerapan optimasi kita.
Dengan tinjauan Anderson terhadap metode ini pada tahun 1953, konsep pencarian acak secara bertahap terbentuk. Anderson menyebutkan penggunaan serangkaian hipotesis dengan pengaturan tertentu untuk menemukan solusi terbaik. Pencarian ini dapat dilakukan sebagai pencarian grid atau urutan dalam ruang parameter, dan berulang terus-menerus berdasarkan tebakan terbaik.
Pencarian acak dinamai menurut Rastrigin, yang mengusulkan metode ini pada masa-masa awal dan melakukan analisis matematika dasar. RS mencari posisi yang lebih baik dengan bergerak secara berulang melalui ruang pencarian. Solusi kandidat setiap putaran bergantung pada hasil pencarian putaran sebelumnya, yang memungkinkan metode ini untuk dengan cepat menyatu menjadi solusi yang baik dalam beberapa kasus.
Jika area pencarian efektif hanya menempati 5% dari seluruh ruang pencarian, probabilitas untuk berhasil menemukan setidaknya satu konfigurasi yang baik setelah 60 kali percobaan akan lebih dari 95%.
Pencarian acak telah banyak digunakan dalam optimasi hiperparameter jaringan saraf tiruan. Seiring dengan bertambahnya volume data dan masalah menjadi lebih kompleks, metode pencarian yang efektif menjadi semakin penting. Pencarian acak tidak hanya dapat beradaptasi dengan struktur data yang kompleks, tetapi juga dengan cepat menyaring solusi terbaik dalam sejumlah besar konfigurasi.
Algoritma pencarian acak
Algoritma pencarian acak dasar adalah sebagai berikut:
- Inisialisasi posisi acak x dalam ruang pencarian.
- Sampai kondisi penghentian terpenuhi (misalnya, sejumlah iterasi atau kebugaran yang sesuai tercapai), ulangi langkah-langkah berikut:
- Ambil sampel acak posisi y dari hipersfer pada posisi saat ini x.
- Jika f(y) < f(x), pindah ke posisi baru dengan menetapkan x = y.
Kekuatan pencarian acak terletak pada kemampuannya untuk menghindari keterbatasan metode tradisional dan tetap menemukan solusi yang efektif dalam lingkungan yang kompleks.
Variasi pencarian acak
Meskipun proses pencarian acak dapat berjalan secara acak, ada juga berbagai variasi pencarian acak terstruktur yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi pencarian. Misalnya, prosedur Friedman-Savage adalah strategi yang mencari secara berurutan pada setiap parameter dan mengambil serangkaian tebakan dengan pola spasial.
Di sisi lain, Pencarian Acak Ukuran Langkah Tetap (FSSRS) dan Pencarian Acak Ukuran Langkah Teroptimal (OSSRS) adalah varian lain yang didasarkan pada pencarian acak. Pencarian FSSRS dilakukan dengan mengambil sampel dari hipersfer berjari-jari tetap, sementara OSSRS berfokus pada cara menyesuaikan jari-jari hipersfer untuk mempercepat konvergensi.
Varian terstruktur dari pencarian acak menunjukkan potensinya untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencarian.
Penelitian dan aplikasi terkait
Optimalisasi stokastik adalah bidang yang terkait erat dengan pencarian stokastik. Metode-metode ini sering kali memperoleh informasi penting dari data observasi. Misalnya, metode Luus–Jaakola menggunakan pengambilan sampel yang didistribusikan secara seragam untuk pengoptimalan bertahap yang sederhana. Selain itu, metode pencarian pola berfokus pada pencarian di sepanjang sumbu koordinat ruang pencarian dan menggunakan strategi ukuran langkah yang menurun secara eksponensial.
Seperti teknologi lainnya, pencarian acak juga menghadapi tantangan, terutama masalah kinerja dalam set data besar dan ruang berdimensi tinggi. Namun, fleksibilitas dan keserbagunaan pencarian acak membuatnya tetap menjadi pilihan yang sangat populer bahkan dalam aplikasi kecerdasan buatan saat ini.
Pencarian acak perlahan menjadi kekuatan penentu tren, tidak hanya mengubah pemikiran pengoptimalan tradisional, tetapi juga mendorong inovasi di seluruh dunia teknologi. Teknologi dan metode baru apa yang akan lahir di masa depan untuk lebih memperluas bidang aplikasi pencarian acak?
