algoritma genetika

Algoritma Genetika: Cara Kerja dan Contoh Implementasi

Algortima Genentika dikembangkan pertama kali oleh Holland di Universitas Michigan pada tahun 1975. Sejak dikembangkan sampai saat ini, algoritma ini terus menjadi objek riset dalam berbagai aplikasi. Algoritma ini dapat digunakan dalam data mining (machine learning), misalnya untuk mengoptimalkan (menyetel) parameter meta untuk Jaringan saraf tiruan atau untuk regresi linear.

Nah, emangnya apasih sebenarnya Algoritma Genetika ini? pada kesempatan ini kita akan belajar mengenai algoritma ini agar kamu dapat lebih mengerti dan mengimplementasikannya.

Pengertian Algoritma Genetika

Algoritma Genetika merupakan sebuah metode optimisasi yang mengimplementasikan mekanisme evolusi biologis dalam proses pencarian solusi.

Algoritma genetika adalah

Secara umum Algoritma Genetika didefinisikan sebagai algoritma yang berusaha merenerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah pada tugas-tugas pemecahan masalah (problem solving).

Pendekatan yang diambil oleh algoritma ini adalah dengan menggabungkan secara acak berbagai pilihan solusi terbaik di dalam satu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada suatu kondisi yang memaksimalkan kecocokannya atau lazim disebut fitness.

Fitness merupakan nilai yang menyatakan baik tidaknya suatu solusi (individu). Semakin besar nilai fitness suatu individu maka semakin baik pula solusinya.

Cara kerja Algoritma Genetika

cara kerja algoritma genetika

Proses algoritma ini dapat dibagi menjadi beberapa tahapan, yakni.

  1. Inisialisasi populasi, pada tahapan ini sekumpulan solusi awal (individu) dibuat secara acak.
  2. Evalusi fitness, pada tahap ini setiap individu diukur seberapa baik kualitasnya dengan menggunakan fungsi fitness yang ditentukan.
  3. Seleksi, pada tahap ini individu-individu yang memiliki fitness lebih baik dipilih untuk diteruskan ke generasi berikutnya.
  4. Reproduksi, tahapan ini individu-individu yang dipilih dalam tahap seleksi dijadikan sebagai orang tua dan digabungkan untuk membuat generasi baru.
  5. Mutasi, tahapan ini individu-individu dalam generasi baru diubah secara acak untuk menghidari konvergensi pada suatu solusi.
  6. Iterasi, proses ini diulangi sampai solusi yang diinginkan ditemukan atau jumlah iterasi maksimum tercapai.
Baca juga :   Packet Switching Adalah Pengertian, Cara Kerja dan Protokol

Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Genetika

Berikut ini beberapa kelebihan serta kekurangan yang terdapat pada algoritma ini.

Kelebihan

  1. Dapat digunakan untuk berbagai jenis masalah optimisasi yang tidak memiliki solusi analitik yang jelas.
  2. Dapat menemukan solusi yang baik dari yang diharapkan karena proses evolusi yang digunakan dalam algoritma genetika.
  3. Dapat dioptimalkan dangan mengubah parameter.
  4. Dapat menemukan solusi global, bukan hanya solusi lokal.
  5. Dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti optimisasi proses industri, routing dan pemodelan.

Kekurangan

  1. Algoritma ini dapat terjebak pada solusi lokal, yang berarti bahwa ia mungkin tidak menemukan solusi global yang terbaik.
  2. Memerlukan waktu yang cukup lama untuk menemukan solusi yang diinginkan, terutama untuk masalah yang kompleks.
  3. Sangat bergantung pada parameter yang digunakan, seperti tingkat mutasi, tingkat crossoveri dan ukuran populasi. Jika parameter tidak ditentukan dengan benar, algoritma ini mungkin tidak dapat menemukan solusi yang diinginkan.
  4. Memerlukan pemahaman akan konsep evolusi dan genetika.
  5. Tidak dapat digunakan pada masalah yang tidak memiliki fungsi fitness yang jelas.

Implementasi Algoritma Genetika

Algoritma ini dapat diterapkan dalam berbagai aplikasi, seperti berikut.

  1. Optimisasi Rute, algoritma ini dapat digunakan untuk menemukan rute terbaik dari satu lokasi ke lokasi lain dengan mengoptimalkan kriteria seperti jarak, waktu dan biaya.
  2. Optimisasi Penjadwalan, algoritma ini dapat digunakan untuk menjadwalkan proyek atau aktivitas dengan mengoptimalkan kriteria seperti biaya, waktu dan sumber daya.
  3. Pemodelan, dapat digunakan untuk menemukan model yang paling cocok untuk dataset yang diberikan.

Selain itu, algoritma genetika juga dapat digunakan dalam aplikasi lain seperti pengoptimalan sistem kontrol, pembelajaran mesin dan pengoptimalan desain produk.

Implementasi algoritma genetika juga dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai jenis bahasa pemograman seperti C++, Phyton, Java dan lain-lainnya.

Baca juga :   Belajar Sistem Pakar: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Sistem Pakar

Contoh Dunia Nyata

Dalam bidang pengembangan jenis tanaman. Algoritma ini dapat digunakan untuk menemukan kombinasi gen yang paling sesuai untuk menghasilkan tanaman yang tahan terhadap hama, tahap kekeringan dan memiliki hasil panen yang tinggi.

Dalam industri, dapat digunakan dalam proses pengoptimasian proses produksi, seperti menentukan waktu pengeluaran produk, menentukan jumlah bahan baku yang dibutuhkan dan sebagainya.

Aplikasi Algoritma Genetika dalam Kecerdasan Buatan

  1. Pencarian dan Optimisasi Algoritma genetika digunakan secara luas dalam pencarian dan optimisasi. Mereka dapat membantu dalam menemukan solusi optimal atau mendekati solusi terbaik untuk berbagai masalah, seperti penjadwalan tugas, desain sirkuit elektronik, atau pengoptimalan parameter dalam model AI.
  2. Pembelajaran Mesin Algoritma genetika juga digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan model AI. Mereka dapat digunakan untuk mengatur parameter model neural network sehingga dapat memperbaiki performa model dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar, pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami.
  3. Desain Neural Network Algoritma genetika dapat digunakan untuk menghasilkan desain neural network yang lebih baik. Mereka dapat membantu dalam memilih arsitektur yang tepat dan mengatur bobot-bobot yang diperlukan untuk memaksimalkan kinerja jaringan.
  4. Evolusi Permainan Dalam permainan video, algoritma genetika digunakan untuk mengembangkan strategi yang lebih cerdas untuk karakter dalam permainan. Dengan menggunakan evolusi komputasi, karakter dalam permainan dapat belajar dan beradaptasi dengan cara yang lebih alami.

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Algoritma Genetika merupakan algoritma yang menggunakan menakisme seleksi alami dan reproduksi untuk menemukan solusi terbaik dari suatu masalah. Algoritma ini dapat digunakan untuk mecari solusi dari berbagai jenis masalah seperti penjadwalan, routing dan pemodelan.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..

Baca juga :   Random Forest: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Penerapannya