Algoritma genetika adalah algoritma pencarian heuristik yang terinspirasi oleh proses seleksi alam dan genetika. Metode ini melakukan pencarian acak yang dilengkapi dengan data historis untuk mengarahkan pencarian ke wilayah dengan kinerja yang lebih baik dalam ruang solusi.
* Pengertian algoritma genetika
* Sejarah algoritma genetika
* Tujuan algoritma genetika
* Representasi individu
* Populasi awal
* Evaluasi fitness
* Seleksi
* Reproduksi
* Mutasi
* Seleksi elitisme
* Pemberhentian algoritma
* Contoh aplikasi algoritma genetika
* Kelebihan dan kekurangan algoritma genetika
Algoritma genetika adalah algoritma yang mencari solusi optimal untuk masalah optimasi. Algoritma ini didasarkan pada gagasan seleksi alam dan genetika, yaitu bahwa individu yang lebih baik memiliki kemungkinan lebih besar untuk bertahan dan berkembang biak.
Tujuan algoritma genetika adalah untuk menemukan solusi optimal untuk masalah optimasi. Solusi optimal adalah solusi yang memiliki nilai fungsi fitness tertinggi. Fungsi fitness adalah fungsi yang digunakan untuk mengukur kualitas suatu solusi.
Algoritma genetika terdiri dari beberapa langkah, yaitu:
Langkah pertama adalah menentukan representasi individu. Representasi individu adalah cara untuk merepresentasikan solusi dari masalah yang akan diselesaikan. Representasi individu dapat berupa string biner, integer, float, atau kombinasi dari ketiganya.
Langkah kedua adalah membentuk populasi awal. Populasi awal adalah kumpulan individu yang akan digunakan untuk memulai pencarian. Populasi awal dapat dibentuk secara acak atau berdasarkan pengetahuan tentang masalah yang akan diselesaikan.
Langkah ketiga adalah mengevaluasi fitness setiap individu dalam populasi. Evaluasi fitness digunakan untuk mengukur kualitas setiap individu. Individu dengan nilai fitness tertinggi dianggap sebagai individu yang paling baik.
Langkah keempat adalah memilih individu untuk reproduksi. Individu yang dipilih adalah individu dengan nilai fitness tertinggi.
Langkah kelima adalah melakukan reproduksi. Reproduksi adalah proses untuk menghasilkan individu baru dari individu yang sudah ada. Individu baru dihasilkan dengan menggabungkan gen dari dua individu yang berbeda.
Langkah keenam adalah melakukan mutasi. Mutasi adalah proses untuk mengubah gen dari individu secara acak. Mutasi bertujuan untuk meningkatkan keragaman populasi dan mencegah algoritma terjebak pada solusi lokal.
Langkah ketujuh adalah melakukan seleksi elitisme. Seleksi elitisme adalah proses untuk mempertahankan individu terbaik dari generasi sebelumnya ke generasi berikutnya. Seleksi elitisme bertujuan untuk menjaga agar individu terbaik tidak hilang dari populasi.
Algoritma akan berhenti ketika salah satu kondisi berikut terpenuhi:
* Algoritma telah mencapai batas iterasi yang ditentukan.
* Individu dengan nilai fitness tertinggi tidak berubah dalam beberapa iterasi.
* Individu dengan nilai fitness tertinggi telah mencapai nilai tertentu.
Algoritma genetika dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai jenis masalah optimasi, seperti:
Kelebihan algoritma genetika adalah:
* Efektif dalam menyelesaikan masalah optimasi yang kompleks.
* Dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur.
* Dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah yang memiliki banyak variabel.
Kekurangan algoritma genetika adalah:
* Memerlukan waktu yang lama untuk menyelesaikan masalah yang besar.
* Dapat terjebak pada solusi lokal.
* Memerlukan pengaturan parameter yang tepat.
Apa Itu Algoritma Genetika dalam video berikut
0 Komentar