Page 13 - Algoritma Genetik

Penjelasan mengenai langkah-langkah penyelesaian permasalahan dari

flowchart diatas menggunakan algoritma genetika adalah sebagai berikut :

Pembentukan Kromosom

Karena yang dicari adalah nilai a, b, c, d maka variabel a, b, c, d dijadikan
sebagai gen-gen pembentuk kromosom. Batasan nilai variabel a adalah

bilangan integer 0 sampai 30. Sedangkan batasan nilai variabel b, c, dan d

adalah bilangan integer 0 sampai 10.

Inisialisasi Parameter Algoritma Genetik

Proses inisialisasi dilakukan dengan cara memberikan nilai awal gen-
gen dengan nilai acak sesuai batasan yang telah ditentukan. Misalkan kita

tentukan jumlah populasi adalah 6, maka :

 Kromosom[1] = [a;b;c;d] = [12;05;03;08]

 Kromosom[2] = [a;b;c;d] = [02;01;08;03]

 Kromosom[3] = [a;b;c;d] = [10;04;03;04]

 Kromosom[4] = [a;b;c;d] = [20;01;10;06]

 Kromosom[5] = [a;b;c;d] = [01;04;03;09]

 Kromosom[6] = [a;b;c;d] = [20;05;07;01]

Penanganan Optimasi Dengan Batasan

Parameter Genetic Algorithm

Dalam GA ada beberapa parameter yang menjadi acuan yang standar dalam

menentukan proses optimasi. Beberapa diantaranya adalah:

1. Ukuran populasi

2. Probabilitas CrossOver

3. Probabilitas Mutasi

Teorema Skema

12