Kurnia, Rahmat (2013) Penerapan Algoritma Minimax Menggunakan Metode Depth-First Search (DFS) pada Permainan Reversi Berbasis Windows Phone. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.
Full text not available from this repository.Abstract
Game Playing pada komputer saat ini banyak digunakan oleh beberapa kalangan sebagai media melatih daya pikir dan strategi mereka dalam mengalahkan lawan mainnya. Hampir semua jenis dan tipe game sekarang membutuhkan Artificial Intelligence (AI) untuk membuat komputer seolah-olah tampak cerdas, salah satu game yang cukup populer yaitu game Reversi atau Othello. Saat ini sudah banyak metode dan algoritma yang dikembangkan untuk permasalahan ini, salah satunya yaitu Algoritma Minimax dengan menggunakan metode pencarian Depth-First Search (DFS).Algoritma Minimax merupakan prosedur algoritma yang menggunakan metode pencarian DFS (Depth-First Search) yang digunakan untuk permainan dengan 2 pemain bergantian karena minimax berbasis zero-sum yang artinya keuntungan untuk pemain pertama berarti kerugian untuk pemain kedua. Adapun metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan mengikuti penelitian seputar Artificial Intelligence (AI) yaitu metode pengembangan evolusioner dikarenakan banyak digunakan dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan yang menyamai kemampuan manusia. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam penerapan algoritma minimax ini yaitu menggunakan C# (C Sharp) berbasis Windows Phone.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Algoritma, Minimax, Windows Phone, Reversi, Othello, C#, DFS |
Subjects: | S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Manajemen Informatika > Sistem Informasi > 2013 |
Divisions: | Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Sistem Informasi (S1) |
Depositing User: | Admin Repository |
Date Deposited: | 16 Nov 2016 08:04 |
Last Modified: | 16 Nov 2016 08:04 |
URI: | http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/25040 |
Actions (login required)
View Item |