Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika pada Penjadwalan Produksi Pendahuluan
Posted on 2024-05-30 17:09:18 admin
Algoritma Genetika (AG) adalah salah satu metode optimasi yang terinspirasi oleh proses seleksi alam. AG sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk penjadwalan produksi, untuk menemukan solusi optimal atau mendekati optimal dalam ruang solusi yang besar dan kompleks. Berikut adalah langkah-langkah penerapan Algoritma Genetika pada penjadwalan produksi pendahuluan:
1. Inisialisasi Populasi
Langkah pertama dalam menggunakan Algoritma Genetika adalah menginisialisasi populasi awal dari kemungkinan solusi. Setiap solusi disebut kromosom dan merupakan representasi dari penjadwalan produksi. Populasi awal sering kali dihasilkan secara acak, namun bisa juga menggunakan solusi heuristik untuk memulai dengan solusi yang lebih dekat ke optimal.
2. Evaluasi Kecocokan
Setiap solusi dalam populasi harus dievaluasi untuk menentukan seberapa baik solusi tersebut sesuai dengan tujuan penjadwalan produksi. Ini dilakukan dengan menggunakan fungsi kecocokan (fitness function) yang mengevaluasi setiap kromosom berdasarkan kriteria tertentu, seperti waktu penyelesaian, biaya produksi, dan penggunaan sumber daya.
3. Seleksi
Proses seleksi menentukan mana saja kromosom yang akan dipilih untuk bereproduksi dan menghasilkan generasi berikutnya. Metode seleksi yang umum meliputi roulette wheel, tournament selection, dan rank-based selection. Tujuannya adalah untuk memberi kesempatan lebih besar pada kromosom dengan nilai kecocokan yang lebih tinggi untuk menjadi orang tua dari generasi selanjutnya.
4. Crossover (Penyilangan)
Dalam tahap ini, sepasang solusi dipilih untuk bertukar informasi genetik melalui proses penyilangan atau crossover. Proses ini mirip dengan reproduksi seksual dalam biologi, dan tujuannya adalah untuk menggabungkan sifat-sifat baik dari dua orang tua untuk menghasilkan keturunan yang memiliki kemungkinan besar lebih baik.
5. Mutasi
Mutasi adalah perubahan kecil yang diterapkan pada kromosom untuk menjaga keragaman dalam populasi dan mencegah konvergensi prematur. Mutasi biasanya dilakukan dengan probabilitas yang rendah untuk mengubah satu atau lebih gen dalam sebuah kromosom.
6. Evaluasi Generasi Baru
Setelah melakukan crossover dan mutasi, generasi baru dari kromosom akan dievaluasi menggunakan fungsi kecocokan yang sama seperti sebelumnya. Proses ini terus berulang sampai sejumlah iterasi tertentu atau hingga memenuhi kondisi penghentian lainnya, seperti tidak ada perbaikan yang signifikan dalam beberapa generasi.
7. Pelaksanaan Solusi Terbaik
Setelah banyak iterasi dan evaluasi, solusi terbaik yang ditemukan selama proses algoritma akan diterapkan pada sistem penjadwalan produksi. Solusi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas penjadwalan produksi, mengurangi biaya, dan memaksimalkan penggunaan sumber daya.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Algoritma Genetika dapat memberikan solusi yang efisien dan optimal untuk penjadwalan produksi, yang sering kali merupakan tantangan yang rumit dan membutuhkan pengambilan keputusan yang teliti.