Depth-First Search with P Systems

The usual way to find a solution for an NP complete problem in Membrane Computing is by brute force algorithms. These solutions work from a theoretical point of view but they are implementable only for small instances of the problem. In this paper we provide a family of P systems which brings techniques from Artificial Intelligence into Membrane Computing and apply them to solve the N-queens problem.Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2008-04487-EMinisterio de Ciencia e Innovación TIN-2009-13192Junta de Andalucía P08-TIC-0420

Perbandingan Algoritma Breadth First Search Dan Depth First Search Sebagai Focused Crawler

Perkembangan dunia internet dan kebebasan dari sesorang untuk membuat web mengakibatkan peningkatan jumlah penyebaran informasi, dokumen, ataupun artikel dengan sangat pesat. Hal tersebut menjadi suatu permasalahan untuk seseorang melakukan pencarian data yang relevan dan dibutuhkan dari web misalnya web pariwisata. Untuk itu dibutuhkan Web Crawler khusus diperuntukkan bagi pengguna internet mencari halaman yang relevan. Web Crawler adalah suatu program yang melakukan proses scanning ke semua halaman-halaman internet untuk dibuat indexnya dan mendukung sebuah search engine. Berbeda dengan crawler yang dipakai oleh search engine pada umumnya bertujuan untuk mengumpulkan semua halaman Web sebanyak mungkin, focused crawler dapat memberikan halaman web sesuai dengan topik yang dimaksud. Focused crawler secara selektif menelusuri dan mengambil halaman web yang relevan. Penelitian ini dilakukan dengan penerapan Algoritma Breadth First Search (BFS) dan Depth First Search (DFS) serta didukung dengan Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk menilai perbandingan dari kedua Algoritma pencarian tersebut, diharapkkan dengan kombinasi ini menghasilkan klasifikasi yang tinggi dan maksimal

On weighted depths in random binary search trees

Following the model introduced by Aguech, Lasmar and Mahmoud [Probab. Engrg. Inform. Sci. 21 (2007) 133-141], the weighted depth of a node in a labelled rooted tree is the sum of all labels on the path connecting the node to the root. We analyze weighted depths of nodes with given labels, the last inserted node, nodes ordered as visited by the depth first search process, the weighted path length and the weighted Wiener index in a random binary search tree. We establish three regimes of nodes depending on whether the second order behaviour of their weighted depths follows from fluctuations of the keys on the path, the depth of the nodes, or both. Finally, we investigate a random distribution function on the unit interval arising as scaling limit for weighted depths of nodes with at most one child