Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika
Posted on 2024-06-12 06:10:25 Kusuma
Algoritma Genetika merupakan metode optimasi yang terinspirasi dari proses evolusi alami. Dengan menggunakan konsep pewarisan genetik dan seleksi alam, algoritma genetika dapat digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari optimisasi parameter dalam machine learning hingga perancangan struktur bangunan.
Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika:
- 1. Inisialisasi Populasi: Langkah pertama adalah membuat populasi awal yang terdiri dari individu-individu yang merupakan solusi potensial. Setiap individu direpresentasikan dalam bentuk gen/genom.
- 2. Evaluasi Fitness: Setelah populasi terbentuk, dilakukan evaluasi terhadap setiap individu berdasarkan seberapa baik solusi yang ditawarkan oleh individu tersebut. Fitness function digunakan untuk mengukur tingkat kecocokan solusi.
- 3. Seleksi: Individu dengan nilai fitness tertinggi akan dipilih untuk direproduksi. Seleksi dilakukan berdasarkan metode roulette wheel atau turnamen.
- 4. Rekombinasi (Crossover): Individu yang terpilih akan di-cross-over untuk menghasilkan individu baru yang merupakan gabungan dari kedua orang tua. Crossover dilakukan dengan memilih titik pemotongan gen untuk menukar sebagian gen dari kedua individu.
- 5. Mutasi: Beberapa individu akan mengalami mutasi, yaitu perubahan acak pada gen individu. Tujuan mutasi adalah untuk memperkenalkan variasi genetik baru dalam populasi.
- 6. Evaluasi dan Iterasi: Setelah langkah crossover dan mutasi dilakukan, populasi baru dievaluasi lagi menggunakan fitness function. Proses seleksi, crossover, dan mutasi akan diulang beberapa kali (generasi) hingga kriteria berhenti terpenuhi
Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, algoritma genetika dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan optimisasi yang kompleks. Penting untuk memahami setiap langkah dengan baik dan menyesuaikan parameter seperti ukuran populasi, probabilitas crossover, dan probabilitas mutasi sesuai dengan karakteristik masalah yang dihadapi.