Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Produksi
Posted on 2024-05-30 00:42:22 admin
Algoritma genetika adalah teknik pencarian heuristik yang terinspirasi oleh proses seleksi alam. Ia digunakan dalam berbagai masalah optimasi, termasuk penjadwalan produksi. Penjadwalan produksi yang optimal sangat penting untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya. Berikut adalah langkah-langkah penerapan algoritma genetika untuk penjadwalan produksi:
1. Representasi Solusi
Langkah pertama adalah menentukan representasi solusi. Dalam penjadwalan produksi, solusi biasanya diwakili oleh urutan pekerjaan. Masing-masing pekerjaan memiliki waktu mulai dan selesai tertentu. Anda bisa menggunakan array atau list untuk mewakili urutan pekerjaan ini.
2. Inisialisasi Populasi
Populasi awal terdiri dari solusi-solusi berbeda yang dihasilkan secara acak. Misalnya, jika Anda memiliki 10 pekerjaan yang berbeda, Anda dapat membuat beberapa urutan acak dari pekerjaan-pekerjaan tersebut untuk membentuk populasi awal.
3. Evaluasi Fitness
Setiap solusi dalam populasi harus dievaluasi untuk menentukan seberapa baik solusi tersebut. Fitness function digunakan untuk mengukur kualitas solusi berdasarkan sejumlah kriteria, seperti total waktu produksi, penggunaan sumber daya, atau keterlambatan pengiriman.
4. Seleksi
Proses seleksi bertujuan untuk memilih individu-individu terbaik dari populasi untuk dijadikan sebagai orang tua (parents). Metode seleksi umum termasuk Roulette Wheel, Rank-Based Selection, dan Tournament Selection.
5. Crossover (Rekombinasi)
Proses crossover bertujuan untuk menghasilkan anak-anak (offspring) yang terdiri dari kombinasi karakteristik orang tua. Ada berbagai teknik crossover seperti Single-Point Crossover, Multi-Point Crossover, dan Uniform Crossover.
6. Mutasi
Tujuan mutasi adalah untuk mempertahankan keragaman genetik dalam populasi dan mencegah solusi terjebak dalam local optimum. Teknik mutasi bisa berupa penggantian sebagian kecil dari solusi secara acak.
7. Evaluasi dan Pembaruan Populasi
Anak-anak yang dihasilkan melalui proses crossover dan mutasi kemudian dievaluasi menggunakan fitness function. Solusi dengan fitness tertinggi dipilih untuk generasi berikutnya. Proses ini berulang hingga kriteria penghentian tercapai, seperti jumlah generasi atau tingkat fitness yang diinginkan.
8. Implementasi dalam Sistem Produksi
Setelah menemukan solusi optimal atau mendekati optimal, langkah berikutnya adalah mengimplementasikan jadwal tersebut dalam sistem produksi. Ini termasuk alokasi tugas, pemantauan pelaksanaan, dan penyesuaian jadwal secara real-time jika diperlukan.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, algoritma genetika dapat diterapkan untuk menghasilkan jadwal produksi yang efisien dan efektif. Ini akan berkontribusi pada peningkatan produktivitas dan pengurangan biaya operasional.