Tahapan Penerapan Algoritma Genetika
Posted on 2024-06-07 10:14:36 Mas
Algoritma genetika adalah metode yang digunakan dalam komputasi yang terinspirasi dari evolusi biologis. Tahapan-tahapan dalam penerapan algoritma genetika meliputi:
1. Inisialisasi Populasi
Tahapan pertama dalam penerapan algoritma genetika adalah menginisialisasi populasi awal. Populasi awal terdiri dari kromosom-kromosom yang mewakili solusi-solusi potensial untuk permasalahan yang ingin diselesaikan.
2. Evaluasi Fitness
Setelah populasi awal terbentuk, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi fitness dari setiap kromosom dalam populasi. Fitness mengukur sejauh mana sebuah solusi kromosom dapat menyelesaikan permasalahan yang ada.
3. Seleksi
Tahapan seleksi dilakukan untuk memilih kromosom-kromosom yang memiliki fitness tertinggi untuk dipertahankan. Seleksi dilakukan berdasarkan nilai fitness dari masing-masing kromosom.
4. Crossover
Setelah tahapan seleksi, dilakukan operasi crossover untuk menggabungkan informasi dari dua kromosom yang berbeda. Crossover bertujuan untuk menciptakan variasi genetik baru dalam populasi.
5. Mutasi
Langkah terakhir dalam algoritma genetika adalah mutasi, di mana terjadi perubahan acak pada gen suatu kromosom. Mutasi membantu menjaga keanekaragaman genetik dalam populasi.
Dengan melalui tahapan-tahapan di atas, algoritma genetika dapat diterapkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan optimisasi, seperti optimisasi rute, optimisasi jadwal, dan lain sebagainya.