Langkah-langkah Implementasi Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Produksi
Posted on 2024-06-14 13:53:01 Mas Kusuma
Algoritma Genetika merupakan salah satu metode optimasi yang dapat digunakan dalam penjadwalan produksi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya produksi. Berikut ini adalah langkah-langkah implementasi Algoritma Genetika dalam penjadwalan produksi:
- Menentukan Tujuan
- Pemilihan Representasi Gen
- Penetapan Fungsi Fitness
- Perancangan Operator Genetika
- Implementasi Algoritma Genetika
- Evaluasi dan Analisis Hasil
Langkah pertama dalam implementasi Algoritma Genetika adalah menetapkan tujuan yang ingin dicapai dalam penjadwalan produksi. Tujuan ini dapat berupa minimisasi waktu produksi, pengurangan biaya produksi, atau optimalisasi penggunaan sumber daya.
Setelah tujuan ditetapkan, langkah selanjutnya adalah memilih representasi gen yang akan digunakan dalam Algoritma Genetika. Representasi gen ini merupakan cara untuk merepresentasikan solusi dalam bentuk kromosom yang akan dievolusikan.
Fungsi fitness merupakan kriteria evaluasi untuk mengevaluasi seberapa baik setiap individu dalam populasi dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Fungsi fitness ini dapat berupa total waktu produksi, total biaya produksi, atau kriteria lain yang sesuai dengan tujuan.
Operator genetika seperti seleksi, crossover, dan mutasi harus dirancang dengan baik untuk memastikan proses evolusi populasi berjalan dengan efisien. Operator-operator ini berperan dalam pembentukan generasi baru dari individu yang memiliki kualitas yang lebih baik.
Selanjutnya, Algoritma Genetika diimplementasikan dengan menggabungkan langkah-langkah sebelumnya. Proses evolusi populasi dilakukan berulang kali hingga mencapai kondisi konvergensi atau solusi optimal sesuai tujuan yang ditetapkan.
Terakhir, hasil dari penjadwalan produksi dengan menggunakan Algoritma Genetika dievaluasi dan dianalisis. Hasil tersebut perlu dibandingkan dengan solusi penjadwalan produksi sebelumnya atau metode optimasi lainnya untuk memastikan keefektifan Algoritma Genetika.