Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika pada Penjadwalan Produksi
Posted on 2024-05-30 05:27:12 admin
Algoritma Genetika (AG) merupakan metode optimisasi yang didasarkan pada prinsip dasar genetika dan proses evolusi alamiah. Algoritma ini sangat efektif dalam mencari solusi optimal untuk masalah penjadwalan produksi yang kompleks. Berikut ini adalah langkah-langkah penerapan Algoritma Genetika pada penjadwalan produksi:
1. Inisialisasi Populasi
Langkah pertama adalah inisialisasi populasi awal. Setiap individu dalam populasi ini merepresentasikan solusi potensial untuk masalah penjadwalan. Individu ini biasanya diwakili oleh kromosom yang terdiri dari serangkaian gen. Setiap gen dapat merepresentasikan tugas atau operasi tertentu dalam penjadwalan produksi. Populasi awal ini dapat dihasilkan secara acak atau berdasarkan solusi heuristik.
2. Evaluasi Fitness
Setelah populasi diinisialisasi, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi setiap individu berdasarkan fungsi fitness. Fungsi fitness mengukur seberapa baik solusi tersebut dalam menyelesaikan masalah penjadwalan produksi. Kriteria fitness ini dapat mencakup minimalisasi waktu penyelesaian produksi, penggunaan sumber daya yang efisien, dan kepatuhan terhadap batasan-batasan produksi.
3. Seleksi
Proses seleksi bertujuan untuk memilih individu-individu terbaik dari populasi saat ini untuk menghasilkan generasi baru. Metode seleksi ini dapat menggunakan berbagai teknik seperti roulette wheel, ranking selection, atau tournament selection. Individu yang memiliki fitness lebih tinggi memiliki peluang lebih besar untuk dipilih dan direkombinasi.
4. Recombination (Crossover)
Recombination atau crossover adalah tahap di mana dua atau lebih individu (orang tua) dipilih untuk bertukar informasi genetik sehingga menghasilkan individu baru (anak). Teknik crossover paling umum adalah one-point crossover, two-point crossover, atau uniform crossover. Hasil dari tahap ini adalah individu anak yang memiliki karakteristik gabungan dari orang tua mereka.
5. Mutasi
Mutasi adalah proses perubahan acak pada satu atau lebih gen dalam sebuah kromosom. Tujuan dari mutasi adalah untuk memperkenalkan keragaman dalam populasi dan mencegah konvergensi prematur ke solusi lokal. Frekuensi mutasi harus dikendalikan agar tidak merusak struktur utama dari solusi yang baik namun cukup untuk mengeksplorasi solusi baru.
6. Penggantian (Replacement)
Setelah proses crossover dan mutasi, individu baru akan menggantikan individu lama dalam populasi. Cara penggantian ini bisa bervariasi, tergantung pada strategi yang digunakan. Metode yang umum adalah generational replacement di mana seluruh populasi lama diganti dengan populasi baru, atau steady-state replacement di mana hanya sebagian individu yang diganti.
7. Pengulangan
Langkah-langkah di atas diulang-ulang hingga mencapai kondisi terminasi tertentu. Kondisi terminasi ini bisa berupa jumlah generasi yang telah dilewati, waktu komputasi, atau ketika tidak ada perbaikan signifikan dalam fungsi fitness dalam beberapa generasi.
8. Evaluasi Akhir
Setelah kondisi terminasi tercapai, solusi terbaik yang ditemukan selama proses evolusi dianggap sebagai solusi optimal. Hasil ini kemudian dievaluasi lebih lanjut untuk memastikan bahwa solusi yang ditemukan benar-benar layak dan memenuhi semua kriteria penjadwalan produksi.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Algoritma Genetika dapat membantu dalam menemukan jadwal produksi yang optimal, yang sesuai dengan kebutuhan dan batasan produksi yang ada. Penerapan Algoritma Genetika dalam penjadwalan produksi tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga membantu dalam pemanfaatan sumber daya yang lebih efektif.