Apa yang dimaksud dengan agen dalam konteks masalah pencarian AI?

• Program komputer yang hanya menerima input
• Entitas yang memahami lingkungan dan melakukan aksi
• Fungsi matematika untuk menghitung probabilitas
• Struktur data untuk menyimpan node

Manakah yang *bukan* komponen masalah pencarian?

• State space
• Goal test
• Neural network
• Transition model

Fungsi `Actions(s)` dalam pencarian AI bertujuan untuk:

• Menghitung biaya jalur
• Mengembalikan semua aksi yang mungkin dari state `s`
• Mengecek apakah state adalah tujuan
• Menyimpan node yang sudah dieksplorasi

Depth-First Search (DFS) menggunakan struktur data:

• Queue (FIFO)
• Stack (LIFO)
• Priority queue
• Linked list

Kelebihan utama Breadth-First Search (BFS) adalah:

• Selalu menemukan solusi optimal
• Membutuhkan memori lebih sedikit daripada DFS
• Lebih cepat untuk masalah dengan banyak cabang
• Tidak memerlukan goal test

Manakah contoh heuristic function yang digunakan dalam Greedy Best-First Search?

• Jumlah node dalam frontier
• Jarak Manhattan ke tujuan
• Depth dari node
• Biaya aktual dari root node

A* Search menggabungkan:

• `g(n)` dan `h(n)`
• `h(n)` dan depth
• Biaya node acak
• Hanya `g(n)`

Syarat heuristik `h(n)` agar A* optimal adalah:

• Harus melebih-lebihkan biaya sebenarnya
• Harus admissible dan consistent
• Tidak boleh digunakan dalam game
• Hanya berlaku untuk DFS

Dalam Minimax, nilai `+1` menunjukkan:

• Kemenangan minimizer
• Kemenangan maximizer
• Kondisi seri
• State awal

Fungsi `Utility(s)` pada Minimax digunakan untuk:

• Menghitung semua aksi yang mungkin
• Memberi nilai pada state terminal
• Menentukan giliran pemain
• Memangkas cabang pohon