"Tips dan Trik Harian Bersama Masbudi"

"Berbagi Tips dan Trik Setiap Hari Karena Berbagi Pengetahuan Itu Menyenangkan!"

Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Produksi : 1. Representasi Solusi

Posted on 2024-06-14 14:09:59 Kusuma

Langkah-langkah Penerapan Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Produksi : 1. Representasi Solusi Algoritma Genetika adalah salah satu metode optimisasi yang dapat digunakan dalam penjadwalan produksi untuk memperoleh solusi yang optimal. Langkah pertama dalam penerapan algoritma genetika adalah dengan menggambarkan solusi dalam bentuk representasi genetik. Representasi solusi dalam algoritma genetika dapat dilakukan dengan menggunakan format bootstrap. Format bootstrap adalah salah satu format representasi solusi yang dapat mempermudah proses perancangan jadwal produksi. Dengan menggunakan format bootstrap, setiap elemen dalam jadwal produksi dapat direpresentasikan sebagai bagian dari sebuah kromosom. Langkah-langkah penerapan algoritma genetika untuk penjadwalan produksi dengan format bootstrap adalah sebagai berikut: 1. Mendefinisikan ruang solusi Langkah pertama dalam penerapan algoritma genetika adalah dengan mendefinisikan ruang solusi. Ruang solusi merupakan himpunan dari semua kemungkinan solusi yang mungkin dalam penjadwalan produksi. Dalam hal ini, ruang solusi dapat direpresentasikan sebagai himpunan dari semua kemungkinan jadwal produksi dengan format bootstrap. 2. Representasi kromosom Setelah mendefinisikan ruang solusi, langkah selanjutnya adalah dengan merepresentasikan kromosom. Kromosom dalam algoritma genetika merupakan representasi dari satu solusi dalam ruang solusi. Dalam hal ini, kromosom dapat direpresentasikan sebagai baris dalam format bootstrap yang menggambarkan jadwal produksi. 3. Evaluasi fitness Selanjutnya, setiap kromosom dalam populasi akan dievaluasi berdasarkan fitness function yang telah ditentukan. Fitness function merupakan fungsi yang digunakan untuk mengukur seberapa baik kromosom dalam menyelesaikan masalah penjadwalan produksi. Semakin tinggi nilai fitness function, semakin baik kromosom tersebut sebagai solusi optimal. 4. Seleksi individu Setelah evaluasi fitness dilakukan, langkah selanjutnya adalah dengan melakukan seleksi individu. Seleksi individu bertujuan untuk memilih kromosom-kromosom terbaik yang akan digunakan sebagai induk untuk reproduksi dalam algoritma genetika. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas dan menggunakan representasi solusi dengan format bootstrap, penerapan algoritma genetika untuk penjadwalan produksi dapat dilakukan dengan lebih efektif dan efisien. Dengan demikian, dapat meningkatkan kualitas jadwal produksi dan mengoptimalkan proses produksi secara keseluruhan.


Baca Juga Artikel Berikut :
Akademia.My.id
Cari Artikel Apa Saja

Trouble Shooting

Kendala error? Inputkan errornya disini


Recent Post
Categories

Visitor Statistics

  • Total Visits 471021
  • Unique Visitors 21615
Operating Systems
  • UNKNOWN 275291
  • Android 144113
  • MacOSX 47203
  • Win10 2464
  • macOS 1288
  • Linux 305
  • iOS 263
  • Win7 39
  • Win8.1 13
  • WinVista 12
  • Win32 12
  • Win8 4
  • WinXP 3
  • ChromeOS 3
  • FreeBSD 2
  • SymbianOS 1
  • IRIX64 1
  • OS/2 1
  • OpenBSD 1
  • WinPhone8.1 1
  • JAVA 1
  • ipadOS 1