Langkah-Langkah Menerapkan Algoritma Genetika untuk Optimasi Penjadwalan : 2. Inisialisasi Populasi
Posted on 2024-06-14 11:43:36 Admin1
Algoritma genetika adalah metode optimisasi yang terinspirasi dari proses evolusi alami. Langkah-langkah dalam menerapkan algoritma genetika untuk optimasi penjadwalan sangat penting dan salah satunya adalah inisialisasi populasi. Inisialisasi populasi merupakan langkah awal dalam algoritma genetika di mana kita menciptakan sejumlah individu atau kromosom yang akan menjadi populasi awal.
Langkah-langkah dalam inisialisasi populasi:
- Menentukan ukuran populasi: Langkah pertama adalah menentukan berapa banyak individu yang akan ada dalam populasi awal. Ukuran populasi ini harus disesuaikan dengan kompleksitas permasalahan penjadwalan yang dihadapi.
- Menentukan representasi kromosom: Setelah menentukan ukuran populasi, langkah selanjutnya adalah menentukan representasi kromosom. Representasi kromosom ini biasanya berupa rangkaian gen yang merepresentasikan informasi penjadwalan seperti jadwal tugas, waktu mulai, dan waktu selesai.
- Membangkitkan individu secara acak: Individu-individu dalam populasi awal dibangkitkan secara acak dengan memperhatikan batasan-batasan yang berlaku. Hal ini penting untuk memastikan keragaman individu dalam populasi.
- Menentukan nilai fitness: Setelah populasi awal terbentuk, nilai fitness dari setiap individu dihitung berdasarkan seberapa baik kromosom tersebut dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan.
Dengan langkah-langkah inisialisasi populasi yang tepat, algoritma genetika dapat bekerja secara efektif dalam mengoptimalkan penjadwalan. Penting untuk memperhatikan bahwa inisialisasi populasi yang baik akan berdampak pada kinerja algoritma genetika secara keseluruhan.