Ghina Farhah Azizah - 3ID88 - Tugas 7 SOAL LATIHAN GENETIKA ALGORITMA [PDF]

  • 0 0 0
  • Suka dengan makalah ini dan mengunduhnya? Anda bisa menerbitkan file PDF Anda sendiri secara online secara gratis dalam beberapa menit saja! Sign Up
File loading please wait...
Citation preview

SOAL LATIHAN PENGANTAR GENETIKA ALGORITMA Nama : Ghina Farhah Azizah Npm : 32418901 Kelas : 3ID88



JAWABAN 1. Hal-hal yang harus dilakukan dalam algoritma genetika yaitu : -



Mendefinisikan individu, dimana menyatakan salah satu solusi atau penyelesaian yang mungkin dari permasalahan yang diangkat.



-



Mendefinisikan nilai fitness, yang merupakan ukuran baik atau 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-ever) dan mutasi gen yang akan digunakan



2. Fungsi fitness adalah nilai yang menyatakan baik tidaknya suatu solusi (individu). Nilai fitness ini akan dijadikan sebagai acuan dalam mencapai nilai optimal dalam algoritma genetika. 3. Dalam TSP, karena TSP bertujuan meminimalkan jarak, maka nilai fitnessnya adalah inversi dari total jarak dari jalur yang didapatkan. Cara melakukan inversi tersebut bisa menggunakan rumus 1/x atau 100000-x, dimana x adalah total dari jarak jalur yang didapatkan.



4. -



Individu menyatakan jalur yang ditempuh dalam penentuan nilai maksimal dari F(x,y),



individu menyatakan nilai (x,y). -



Fungsi fitness adalah inversi dari total jarak dari jalur yang didapatkan. Fungsi fitnes adalah fungsi f(x,y), karena yang dicari adalah nilai maksimum.



-



Model kawin silang merupakan proses mengkombinasikan dua individu untuk memperoleh individu-individu baru yang diharapkan mempunyai fitness lebih baik. Crossover dilakukan dengan menggunakan roulette-wheel.



-



Mutasi 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 individuindividu yang terpilih untuk dimutasikan. Mutasi dilakukan dengan mengacak kembali nilai 1-26 dari gen yang dimutasikan.