ALGORITMA GENETIKA
Overview Introduction GA Komponen-komponen GA Contoh Aplikasi AG Kesimpulan
Introduction Algoritma Genetika pada dasarnya adalah algoritma yang berfungsi untuk optimasi Didasarkan pada Seleksi alamiah dan Genetika alamiah
Seleksi Alamiah & Genetika Alamiah
Individu, Kromosom dan Gen Gen A1 Gen A3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Gen A2 Kromosom A Kromosom B Kromosom C Individu 1
Komponen-komponen GA Skema Pengkodean Nilai Fitness dan Seleksi Parent Pindah Silang (Crossover) Mutasi Elitisme Penggantian Populasi Kriteria Penghentian
Skema Pengkodean Untuk dapat diproses menggunakan AG, suatu masalah harus dikonversi dulu ke bentuk individu Jenis Skema Pengkodean Real-number Encoding Discrete Decimal Encoding Binary Encoding
Nilai Fitness dan Seleksi parent Nilai fitness adalah suatu nilai yang digunakan untuk menentukan apakah suatu individu layak menjadi parent atau tidak Metode seleksi parent dilakukan dengan metode Roulette Wheel P1 f=10 P2 f=30 P3 f=50 P4 f=10
Crossover Pindah silang Gen antar 2 individu yang berbeda Jenis Crossover 1-point crossover Multipoint crossover Contoh 1-point crossover
Mutasi Tiap gene berubah secara independen Jenis mutasi Mutasi tingkat individu Mutasi tingkat kromosom Mutasi tingkat gen Contoh mutasi tingkat gen