Penerapan Algoritma Genetika dalam optimasiLangkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika8. Konvergensi5. Inisialisasi Populasi Baru8. Konvergensi
Posted on 2024-06-02 08:19:55 Mas Kusuma
Algoritma Genetika adalah salah satu metode optimasi yang terinspirasi dari proses evolusi alami. Dalam penerapan algoritma genetika untuk optimasi, terdapat beberapa langkah yang perlu diikuti untuk mencapai hasil yang optimal.
1. Inisialisasi Populasi
Langkah pertama dalam penerapan algoritma genetika adalah menginisialisasi populasi awal. Populasi awal ini terdiri dari sejumlah individu yang merepresentasikan solusi dari permasalahan yang ingin dioptimalkan.
2. Seleksi
Setelah populasi awal terbentuk, langkah selanjutnya adalah melakukan seleksi individu-individu terbaik yang akan menjadi orangtua untuk generasi selanjutnya. Seleksi ini dilakukan berdasarkan nilai fitness dari setiap individu.
3. Crossover
Proses crossover dilakukan untuk menghasilkan offspring baru dari pasangan orangtua yang dipilih. Dalam proses ini, informasi genetik dari kedua orangtua dikombinasikan untuk menghasilkan solusi potensial yang lebih baik.
4. Mutasi
Langkah terakhir dalam algoritma genetika adalah mutasi, dimana terjadi perubahan acak pada individu yang dihasilkan melalui proses crossover. Mutasi bertujuan untuk memperkenalkan variasi genetik baru ke dalam populasi.
5. Evaluasi dan Konvergensi
Setelah proses mutasi selesai, dilakukan evaluasi terhadap individu-individu dalam populasi untuk menentukan apakah terdapat peningkatan dalam kualitas solusi. Proses konvergensi terjadi ketika tidak terdapat perubahan signifikan dalam populasi selama beberapa generasi.
Dengan mengikuti langkah-langkah di atas secara terstruktur, penerapan algoritma genetika dalam optimasi dapat membantu dalam menemukan solusi optimal untuk berbagai permasalahan kompleks.