Mengenal Lebih Dekat Algoritma Genetika
Posted on 2024-05-30 02:15:45 admin
Algoritma Genetika (Genetic Algorithms atau GA) merupakan salah satu metode dalam kecerdasan buatan yang terinspirasi dari proses seleksi alam dan genetika pada makhluk hidup seperti yang dijelaskan dalam teori evolusi Charles Darwin. Algoritma ini digunakan untuk mencari solusi optimal dari berbagai masalah dengan cara yang menyerupai proses evolusi biologis.
Algoritma Genetika bekerja dengan menggunakan populasi individu yang dikenal sebagai kromosom. Setiap kromosom mewakili solusi potensial dalam ruang solusi. Proses utama dalam Algoritma Genetika melibatkan beberapa tahapan, yaitu inisialisasi, seleksi, crossover, dan mutasi.
1. Inisialisasi: Proses ini dimulai dengan membentuk sebuah populasi awal yang terdiri dari sejumlah kromosom. Kromosom-kromosom ini dihasilkan secara acak untuk memberikan keragaman dalam populasi awal.
2. Seleksi: Dalam tahapan ini, kromosom dengan nilai fitness (kecocokan) terbaik dipilih untuk menjadi orang tua (parent) bagi generasi berikutnya. Konsep seleksi ini menyerupai 'survival of the fittest', dimana hanya individu yang paling kuat yang akan memiliki peluang lebih besar untuk bereproduksi.
3. Crossover: Tahap ini juga dikenal sebagai penyilangan. Di sini, dua kromosom orang tua melakukan pertukaran segmen-segmen genetik untuk membentuk kromosom anak baru. Proses ini diharapkan menghasilkan keturunan yang memiliki karakteristik yang lebih baik daripada orang tuanya.
4. Mutasi: Pada tahap ini, dilakukan modifikasi kecil atau perubahan acak pada kromosom. Mutasi bertujuan untuk menjaga keragaman genetik dalam populasi dan mencegah algoritma dari konvergensi awal pada solusi lokal yang suboptimal.
Proses di atas berulang hingga mencapai kondisi terminasi, seperti setelah sejumlah generasi tertentu atau ketika nilai fitness tertinggi dalam populasi mencapai ambang batas yang diinginkan. Algoritma Genetika sering digunakan pada masalah optimasi di berbagai bidang seperti teknik, ekonomi, biologi, dan lain-lain karena keampuhannya dalam menemukan solusi yang mendekati optimal dalam ruang pencarian yang sangat besar.