Cara kerja Algoritma Genetika
Posted on 2024-06-14 12:03:05 Kusuma
Algoritma Genetika merupakan metode optimasi yang terinspirasi dari evolusi biologi. Dalam algoritma genetika, solusi-solusi potensial diwakili sebagai individu dalam populasi yang kemudian mengalami proses seleksi, reproduksi, dan mutasi untuk menciptakan generasi baru solusi yang lebih baik.
Langkah pertama dalam algoritma genetika adalah menginisialisasi populasi awal dengan sejumlah individu acak. Setiap individu akan direpresentasikan sebagai kromosom yang terdiri dari gen-gen yang merepresentasikan solusi potensial. Selanjutnya, individu-individu dalam populasi akan dievaluasi berdasarkan suatu fungsi fitness yang mengukur seberapa baik solusi yang mereka representasikan.
Selanjutnya, individu-individu akan mengalami proses seleksi, di mana individu-individu yang memiliki fitness lebih tinggi akan memiliki peluang yang lebih besar untuk dipilih sebagai orang tua bagi generasi selanjutnya. Proses reproduksi dilakukan dengan teknik crossover dan mutasi, di mana gen-gen dari dua orang tua digabungkan untuk menciptakan individu baru yang mewarisi sifat-sifat baik dari kedua orang tua, namun juga mengalami variasi melalui mutasi.
Proses seleksi, reproduksi, dan mutasi akan berulang secara iteratif hingga kondisi berhenti terpenuhi, seperti mencapai jumlah iterasi maksimal atau solusi yang memenuhi kriteria tertentu ditemukan. Dengan demikian, algoritma genetika dapat digunakan untuk menemukan solusi optimal dalam ruang pencarian yang kompleks