In computer science and operations research, a genetic algorithm (GA) is a metaheuristic. Tree-like representations are explored in genetic programming and graph-form representations are explored in evolutionary programming; a mix of.
Anda bisa melakukan konsultasi tentang Belajar Algoritma genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program + Source Code melalui form di samping kanan!!! Algoritma genetika adalah suatu metode pencaharian ( search) acak yang didasarkan atas prinsip evolusi yang terjadi di alam, individu-individu yang mampu beradaptasi dengan lingkungan dimana ia berada akan tetap hidup sedangkan yang tidak beradaptasi akan mati (Manongga, 2005). Algoritma genetika pertama kali diperkenalkan oleh John Holland dari Universitas Michigan, Amerika Serikat dan termasuk salah satu metode terbaru dalam bidang kecerdasan buatan (Holland, 1975).
Algoritma genetika banyak dipakai pada aplikasi bisnis, teknik, maupun pada bidang keilmuan lainnya. Algoritma ini dimulai dengan kumpulan solusi yang disebut dengan populasi.
Solusi-solusi dari sebuah populasi diambil dan digunakan untuk membentuk populasi yang baru. Hal ini dimotivasi dengan harapan bahwa populasi yang baru dibentuk tersebut akan lebih baik daripada yang lama. Solusi-solusi yang dipilih untuk membentuk solusi-solusi yang baru dipilih sesuai dengan fitness mereka masing-masing (Juniawati, 2003). Dalam buku dengan judul “ Adaption in Natural and Artificial System” yang terbit pada tahun 1975, prinsip algoritma genetika diambil dari teori Darwin yaitu setiap makhluk hidup akan menurunkan satu atau beberapa karakter ke anak atau keturunannya (Bambrick, 1997). Didalam proses tersebut dapat terjadi variasi yang disebabkan karena adanya mutasi, sehingga keturunan yang dihasilkan dapat mempunyai kelebihan bahkan tidak memiliki kekurangan dari orangtuanya. Setiap makhluk hidup akan mengalami seleksi alam, sehingga makhluk hidup yang mempunyai kemampuan untuk beradaptasi dengan lingkungan sekitarnya dapat bertahan sampai generasi selanjutnya. Semakin bagus atau sesuai fitness dari sebuah solusi maka solusi tersebut mempunyai peluang besar untuk dipilih.
Proses ini dilakukan berulang sampai kondisi tertentu dipenuhi. Berikut ini adalah langkah-langkah algorima genetika: (Juniawati, 2003) • Inisialisasi populasi awal secara acak. • Evaluasi nilai fitness pada setiap kromosom dalam populasi. • Kerjakan langkah-langkah berikut ini: • Seleksi populasi tersebut untuk mendapatkan kromosom terbaik. • Lakukan crossover pada kromosom yang terpilih. • Lakukan mutasi pada kromosom yang terpilih.
• Lakukan evaluasi fitness setiap kromosom. • Bentuk populasi yang baru dengan mempertahankan kromosom terbaik untuk setiap generasinya. • Langkah dua diulang sampai mencapai generasi maksimal atau telah menemukan solusi yang optimal. Terdapat empat komponen utama dalam algoritma genetika yaitu sebagai berikut: (Manongga, 2005) • Suatu populasi individu.
Visual studio for mac liam cook reported Jul 03, 2017 at 09:58 PM So im really new to visual studio and i'm beginning to look at web applications. Can't see designer tab in visual studio community 2017 for mac download.
Setiap individu dalam populasi merupakan kandidat solusi dari fungsi optimasi yang dicari. • Suatu proses seleksi yang berfungsi menyeleksi individu-individu berdasarkan nilai optimasi ( fitness) mereka untuk reproduksi. • Beberapa operator genetika yang berfungsi mengubah struktur internal individu untuk menghasilkan individu-individu baru. • Suatu proses pergantian ( replacement) yang mengganti individu-individu yang mempunyai fitness yang buruk dengan individu-individu baru yang mempunyai fitness yang lebih baik. Keuntungan dari algoritma genetik adalah sifat metode pencariannya yang lebih optimal, tanpa terlalu memperbesar ruang pencarian, dan tanpa kehilangan kesempurnaan ( completeness) sehingga dapat dengan mudah diimplementasikan kesuatu permasalahan.