Language
Country/Area
No result found
Rahasia di balik pencarian acak: Mengapa metode ini begitu ampuh?
Dalam bidang optimasi numerik, Random Search (RS) merupakan metode yang telah mendapat perhatian luas. Hal yang istimewa dari metode ini adalah tidak memerlukan gradien masalah untuk dioptimalkan, yang berarti RS tetap dapat bekerja secara efektif bahkan pada fungsi yang tidak kontinu atau tidak dapat dibedakan. Jenis metode optimasi ini disebut pencarian langsung, bebas turunan, atau kotak hitam. Kekuatan pencarian acak berasal dari penerapannya dalam berbagai skenario yang tidak memerlukan perhitungan rumit, sehingga membuat proses optimasi lebih fleksibel dan tangguh.
Kekuatan metode pencarian acak terletak pada kemampuannya untuk menjelajahi hal yang tidak diketahui dan menunjukkan hasil yang menakjubkan dalam berbagai lingkungan.
Tetapi bagaimana tepatnya pencarian acak bekerja? Sejak tahun 1953, Anderson mengevaluasi metode untuk menemukan nilai maksimum atau minimum masalah dalam artikel ulasannya dan menggambarkan serangkaian tebakan berdasarkan urutan atau pola tertentu. Dalam proses ini, tebakan-tebakan ini dilangkahkan melalui ruang pencarian dan tebakan yang lebih baik terus disempurnakan. Pencarian dapat dilakukan melalui pencarian grid (desain faktorial penuh), pencarian berurutan, atau kombinasi keduanya. Metode-metode ini awalnya digunakan terutama untuk menyaring kondisi eksperimen untuk reaksi kimia dan karenanya diadopsi secara luas oleh para ilmuwan.
Dalam aplikasi kontemporer, metode pencarian acak digunakan secara luas untuk optimasi hiperparameter jaringan saraf tiruan. Studi tersebut menemukan bahwa ketika hanya 5% dari volume ruang pencarian memiliki sifat-sifat yang baik, ini berarti bahwa kemungkinan menemukan konfigurasi yang baik masih sekitar 5%. Namun, setelah 60 kali percobaan konfigurasi, kemungkinan menemukan setidaknya satu konfigurasi yang baik lebih dari 95%. Kombinasi ini sangat meningkatkan tingkat keberhasilan pencarian, menunjukkan efektivitas dan potensi RS.
Setelah 60 kali percobaan konfigurasi, kemungkinan menemukan setidaknya satu konfigurasi yang baik lebih dari 95%, membuat pendekatan ini layak untuk dieksplorasi.
Algoritma Dasar
Proses dasar algoritma pencarian acak sederhana dan jelas. Asumsikan ada fungsi kebugaran atau biaya f: ℝn → ℝ yang perlu diminimalkan, dan x ∈ ℝn mewakili posisi atau solusi kandidat dalam ruang pencarian. Algoritma pencarian acak dasar dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Inisialisasi posisi x secara acak dalam ruang pencarian.
- Sampai kondisi penghentian terpenuhi (seperti jumlah iterasi yang dieksekusi atau kebugaran mencapai standar), ulangi operasi berikut:
- Ambil sampel posisi baru y dari hipersfer dengan radius tertentu di sekitar posisi saat ini x.
- Jika f(y) < f(x), maka pindah ke posisi baru dengan menetapkan x = y.
Varian
Pencarian acak sejati cenderung bergantung pada keberuntungan, yang dapat berkisar dari sangat mahal hingga sangat beruntung, tetapi pencarian acak terstruktur bersifat strategis. Seiring berkembangnya literatur, banyak variasi pencarian acak telah muncul, menggunakan pengambilan sampel terstruktur untuk melakukan pencarian:
- Prosedur Friedman-Savage: mencari setiap parameter secara berurutan melalui serangkaian tebakan berpola spasial.
- Pencarian acak langkah tetap (FSSRS): Pengambilan sampel dilakukan dalam hipersfer dengan radius tetap.
- Pencarian Acak Ukuran Langkah Optimal (OSSRS): Secara teoritis mempelajari cara mengoptimalkan radius hipersfer untuk mempercepat konvergensi ke solusi optimal.
- Pencarian Acak Ukuran Langkah Adaptif (ASSRS): Secara otomatis menyesuaikan radius dengan menghasilkan dua solusi kandidat.
- Optimized Relative Step-Size Random Search (ORSSRS): Memperkirakan ukuran langkah optimal menggunakan penurunan eksponensial sederhana.
Varian ini membuat penerapan pencarian acak lebih beragam dan canggih, serta dapat mengatasi berbagai tantangan pengoptimalan dengan lebih baik.
Berbagai variasi pencarian acak menunjukkan fleksibilitas dan kekuatannya dalam berbagai situasi.
Bagaimanapun, pencarian acak memang merupakan metode penting yang menunjukkan keunggulan uniknya dalam serangkaian masalah pengoptimalan. Pencarian acak tidak hanya menarik secara teori, tetapi juga menunjukkan efek luar biasa dalam aplikasi praktis. Pencarian acak dapat menjadi komponen utama metode pengoptimalan di masa mendatang, terutama saat sumber daya komputasi terlalu banyak atau kompleksitas masalahnya terlalu besar. Jadi, jika dihadapkan dengan berbagai strategi pengoptimalan, dapatkah kita menemukan metode pencarian yang paling tepat untuk memenuhi tantangan di masa mendatang?
