Langkah 1: Inisialisasi Populasi : Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika
Posted on 2024-06-01 08:41:44 Kusuma
Algoritma genetika adalah metode komputasi yang terinspirasi dari teori evolusi dan genetika. Algoritma genetika digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan cara meniru konsep evolusi alami. Salah satu langkah awal dalam penerapan algoritma genetika adalah inisialisasi populasi.
Langkah 1: Inisialisasi Populasi merupakan langkah pertama dalam algoritma genetika. Pada langkah ini, kita membuat populasi awal yang terdiri dari kromosom-kromosom yang akan dijadikan sebagai individu dalam proses evolusi.
Langkah-langkah dalam inisialisasi populasi antara lain:
- Menentukan jumlah populasi awal. Jumlah populasi awal haruslah cukup besar untuk memastikan variasi genetik yang memadai.
- Menentukan panjang kromosom. Panjang kromosom biasanya ditentukan berdasarkan jumlah gen yang dibutuhkan untuk merepresentasikan solusi dari masalah yang ingin diselesaikan.
- Men-generate populasi awal secara acak. Setiap kromosom dalam populasi diinisialisasi dengan nilai gen yang dipilih secara acak.
- Menyimpan populasi awal. Populasi awal yang telah digenerate disimpan dalam memori komputer untuk proses selanjutnya.
Inisialisasi populasi yang baik akan mempengaruhi kinerja algoritma genetika dalam menyelesaikan masalah optimasi. Dengan populasi awal yang beragam, diharapkan algoritma genetika dapat menemukan solusi optimal dengan lebih baik.
Demikianlah langkah 1: Inisialisasi Populasi dalam penerapan algoritma genetika. Langkah berikutnya adalah seleksi, crossover, dan mutasi yang menjadikan algoritma genetika melakukan proses evolusi genetik untuk menemukan solusi terbaik dari suatu masalah optimasi.