ALGORITMA GENETIKA.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Penyelesaian TSP dengan Algoritma Genetik
Advertisements

ALGORITMA GENETIKA.
GAOT Speaker: Moch. Rif’an Inisializega function[pop]=initializega(num,bounds,evalFN,evalOps,options) Parameter input: Num : jumlah.
Algoritma Genetika Kelompok 2 Ferry sandi cristian ( )
Disusun Oleh: Ainiyatul Muthoharo ( )
ALGORITMA GENETIKA.
5.MONTE CARLO 5.1. Metode Monte Carlo
Algoritma Genetika.
Genetic Algoritms.
Algoritma Genetik  Setiap mahluk hidup selalu mengembangkan dirinya un tuk berusaha bertahan diri guna menyesuaikan dengan tuk berusaha bertahan diri.
ALGORITMA GENETIKA Disusun Oleh : Anjas Purnomo ( )
Yufis Azhar – Teknik Informatika - UMM
Masalah Dan Solusi ( Pemecahan Masalah) Pada dasarnya tiap mahluk memiliki masalah, tetapi tiap mah luk juga memiliki cara untuk memecahkan masalahnya.
Dr.Ir. Yandra Arkeman, M.Eng
ALGORITMA GENETIKA.
Algoritma & Pemrograman 1B JAVA
Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit Oleh: Rinaldi Munir
Sistem Bilangan dan Kesalahan
Informatics Theory & Programming (ITP) Informatics Eng. Dept. – IT Telkom.
Informatics Theory & Programming (ITP) Informatics Eng. Dept. – IT Telkom.
PEMBANGKIT RANDOM NUMBER
Pertemuan ke-2 Pencacahan Matakuliah : I0252 / Probabilitas Terapan
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 13 “Algoritma Genetika” (lanjutan)
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
ALGORITMA GENETIKA Pertemuan 12.
SISTEM SANDI (KODE) Pada mesin digital, baik instruksi (perintah) maupun informasi (data) diolah dalam bentuk biner. Karena mesin digital hanya dapat ‘memahami’
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 12 “Algoritma Genetika”
TIU Mahasiswa memahami sistem angka (basis bilangan) yang digunakan dalam sistem komputer. Mahasiswa memahami representasi data dalam sistem komputer.
ALGORITMA GENETIKA. KELOMPOK 6 CINDY RAHAYU ( ) MIA RAHMANIA ( ) M. ISKANDAR YAHYA ( ) Teknik Informatika 5A UIN.
PENGENALAN KECERDASAN KOMPUTASIONAL
Fuzzy EAs Dr. Suyanto, S.T., M.Sc. HP/WA:
KULIAH 2 DASAR GENETIKA DALAM PEMULIAAN TERNAK Pertemuan 3.
Dasar-Dasar Algoritma Genetika
Oleh : Desca Marwan Toni (G )
Imam Cholissodin | Algoritma Evolusi Teknik Optimasi Imam Cholissodin |
Evolutionary Computation
Evolution Strategies (ES)
KEAMANAN KOMPUTER ADITYO NUGROHO,ST
Soft Computing Genetic Algorithm © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
Imam Cholissodin | Algoritma Evolusi Real-Coded GA (RCGA) Imam Cholissodin |
Differential Evolution (DE)
Evolutionary Algorithms (EAs)
Grammatical Evolution (GE)
ALGORITMA GENETIKA.
Pertemuan 13 ALGORITMA GENETIKA
Dasar Pemrograman Dan Bahasa Pemrograman
Sistem Bilangan dan Kesalahan
Oleh : Yusuf Nurrachman, ST, MMSI
Konvergensi Prematur dan Pencegahannya
GENETICS ALGORITHM Nelly Indriani W. S.Si., M.T KECERDASAN BUATAN.
Pertemuan 14 Algoritma Genetika.
KULIAH 2 Pertemuan 3 DASAR GENETIKA DALAM PEMULIAAN TERNAK
Artificial Intelligence (AI)
TEL 2112 Dasar Komputer & Pemograman Contoh Pemecahan Masalah
Algoritma AI 2.
Pertemuan 13 ALGORITMA GENETIKA
Pertemuan 13 Algoritma Genetika.
Algoritma dan struktur data
ALGORITMA GENETIKA.
GENETIKA POPULASI.
Algoritma Genetika.
Pertemuan 15 ALGORITMA GENETIKA
Dasar Pemrograman Dan Bahasa Pemrograman
Matematika Diskrit TIF (4 sks) 3/9/ /5/2010.
Teknik Simulasi Bilangan Random oleh Veni Wedyawati, S.Kom, M. Kom
Kaidah Dasar Menghitung
Sistem Bilangan dan Kesalahan
Algoritma Genetika. Melakukan Optimasi Fitness Contoh Fungsi Fitnes Y = - (x 2 - 1) GA akan melakukan optimasi terhadap fungsi tersebut.
Sistem Bilangan dan Kesalahan
Suhri (p021003).  Mutasi adalah peristiwa perubahan sifat gen (susunan kimia gen) atau kromosom sehingga menyebabkan perubahan sifat yang baka (diturunkan)
Transcript presentasi:

ALGORITMA GENETIKA

Algoritma Genetika Algoritma Genetika adalah algoritma yang memanfaatkan proses seleksi alamiah yang dikenal dengan proses evolusi. Dalam proses evolusi, individu secara terus-menerus mengalami perubahan gen untuk menyesuaikan dengan lingkungan hidupnya. “Hanya individu-individu yang kuat yang mampu bertahan”. Proses seleksi alamiah ini melibatkan perubahan gen yang terjadi pada individu melalui proses perkembang-biakan. Dalam algoritma genetika ini, proses perkembang-biakan ini menjadi proses dasar yang menjadi perhatian utama, dengan dasar berpikir: “Bagaimana mendapatkan keturunan yang lebih baik”. Algoritma genetika ini ditemukan oleh John Holland dan dikembangkan oleh muridnya David Goldberg.

Aplikasi Algoritma Genetika Optimasi Pemrograman Otomatis Machine Learning Model Ekonomi Model Ekologis Interaksi antara Evolusi dan Belajar

Komponen-komponen Algoritma Genetika Skema Pengkodean Nilai Fitness Seleksi Orang Tua Penyilangan atau Crossover Mutasi Elitisme Penggantian Populasi Algoritma Genetika Standar

Siklus Algoritma Genetika

Beberapa Definisi Penting Dalam Algoritma Genetika Genotype (Gen), sebuah nilai yang menyatakan satuan dasar yang membentuk suatu arti tertentu dalam satu kesatuan gen yang dinamakan kromosom. Dalam algoritma genetika, gen ini bisa berupa nilaibiner, float, integer maupun karakter. Allele, nilai dari gen. Kromosom, gabungan gen-gen yang membentuk nilai tertentu. Individu, menyatakan satu nilai atau keadaan yang menyatakan salah satu solusi yang mungkin dari permasalahan yang diangkat Populasi, merupakan sekumpulan individu yang akan diproses bersama dalam satu siklus proses evolusi. Generasi, menyatakan satu-satuan siklus proses evolusi. Nilai Fitness, menyatakan seberapa baik nilai dari suatu individu atau solusi yang didapatkan.

Hal-Hal Yang Harus Dilakukan Untuk Menggunakan Algoritma Genetika Mendefinisikan individu, dimana individu menyatakan salah satu solusi (penyelesaian) yang mungkin dari permasalahan yang diangkat. Mendefinisikan nilai fitness, yang merupakan ukuran baik-tidaknya sebuah individu atau baik-tidaknya solusi yang didapatkan. Menentukan proses pembangkitan populasi awal. Hal ini biasanya dilakukan dengan menggunakan pembangkitan acak seperti random-walk. Menentukan proses seleksi yang akan digunakan. Menentukan proses perkawinan silang(cross-over) dan mutasi gen yang akan digunakan.

Hal penting yang harus diketahui dalam pemakaian Algoritma Genetika Algoritma Genetika adalah algoritma yang dikembangkan dari proses pencarian solusi menggunakan pencarian acak, ini terlihat pada proses pembangkitan populasi awal yang menyatakan sekumpulan solusi yang dipilih secara acak. Berikutnya pencarian dilakukan berdasarkan proses-proses teori genetika yang memperhatikan pemikiran bagaimana memperoleh individu yang lebih baik, sehingga dalam proses evolusi dapat diharapkan diperoleh individu yang terbaik.

Pengkodean Pengkodean adalah suatu teknik untuk menyatakan populasi awal sebagai calon solusi suatu masalah ke dalam suatu kromosom sebagai suatu kunci pokok persoalan ketika menggunakan algoritma genetika. Berdasarkan jenis simbol yang digunakan sebagai nilai suatu gen, metode pengkodean dapat diklasifikasikan sebagai berikut : pengkodean biner, bilangan riil, bilangan bulat, struktur data. Operator Genetika Operator Genetika digunakan setelah proses evaluasi tahap pertama untuk membentuk suatu populasi baru dari generasi sekarang. Operator-operator tersebut adalah operator seleksi, crossover, dan mutasi.

Definisi Individu Dari gambar diatas terlihat bahwa penyelesaian berada pada nilai 0<x<1. Jadi dengan menggunakan 8 bit biner didefinisikan: Individu dinyatakan dalam 8 gen biner, dengan batas 0 sampai dengan 1, berarti 1 bit setara dengan 2-8. Sebagai contoh: 10001001 = (128+8+1)/256 = 0.5352 00110100 = (4+16+32)/256 = 0.2031 01010010 = (2+16+64)/256 = 0.3203

Membangkitkan Populasi Awal Membangkitkan sejumlah individu, misalkan satu populasi terdiri dari 10 individu, maka dibangkitkan 10 individu dengan 8 gen biner yang dibangkitkan secara acak.

Seleksi Seleksi adalah proses pemilihan calon induk, dalam proses seleksi ini terdapat beberapa metode yang bisa digunakan antara lain: MesinRoulette (Roulette Wheel), Competition danTournament. Dalam contoh ini digunakan Mesin Roullete yang memang metode paling dasar dan model acaknya uniform. Seleksi dilakukan dengan menggunakan prosentasi fitness setiap individu, dimana setiap individu mendapatkan luas bagian sesuai dengan prosentase nilai fitnessnya.

Cross-Over Cross-Over (Perkawinan Silang) merupakan proses mengkombinasikan dua individu untuk memperoleh individu-individu baru yang diharapkan mempunyai fitness lebih baik. Tidak semua pasangan induk mengalami proses cross-over, banyaknya pasangan induk yang mengalami cross-over ditentukan dengan nilai probabilitas cross-over.

Mutasi Gen Mutasi gen adalah proses penggantian gen dengan nilai inversinya, gen 0 menjadi 1 dan gen 1 menjadi 0. Proses ini dilakukan secara acak pada posisi gen tertentu pada individu-individu yang terpilih untuk dimutasikan. Banyaknya individu yang mengalami mutasi ditentukan oleh besarnya probabilitas mutasi.

CONTOH Algoritma Genetika Untuk Mencari Nama Secara Acak Sebuah kata ditentukan sebagai target, misalnya: ‘BASUKI’. Bila setiap huruf diberi nilai dengan nilai urut alfabet, maka targetnya bisa dinyatakan sebagai besaran numerik: Target=[2 1 18 21 11 9] Komputer akan membangkitkan katadengan jumlah huruf yang sama dengan target secara acak, terus-menerus hingga diperoleh kata yang sama dengan kata target.

Definisi Individu dan Fitness • Individu adalah satu kata yang muncul dari proses acak tersebut, misalnya: AGHSQE atau [1 7 8 19 17 5] • Satu individu mempunyai n gen integer yang setiap gennya menyatakan no urut alfabet. • Nilai fitness adalah inversi dari perbedaan antara nilai kata yang muncul (individu) dan target yang ditentukan. Misalnya kata yang muncul: AGHSQE dan targetnya BASUKI maka, nilai perbedaannya: E = |1-2| + |7-1| + |8-18| + |19-21| + |17-11| + |5-9| = 1+6+10+2+6+4 = 29 Fitness = (26)(6) -29 = 156-29 = 127 • Fitness didefinisikan: fitness (k) = 156 - ∑| g (k)n - t n | Dimana gn adalah gen ke n dari individu ke k dan gen ke n dari target.

Pembangkitan Populasi Awal

Seleksi, Cross-Over, dan Mutasi

Hasil Algoritma Genetika