Genetic Algorithm: AI rasa Biologi
Dalam dunia kecerdasan buatan dan optimasi, Genetic Algorithm (GA) telah menjadi salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah kompleks. Terinspirasi dari proses seleksi alam dalam biologi, algoritma ini mensimulasikan cara makhluk hidup berevolusi untuk menemukan solusi terbaik. Dengan kemampuan menelusuri ruang solusi yang luas dan beragam, GA sangat efektif digunakan dalam bidang seperti perancangan jaringan, pengolahan data, hingga pengembangan model prediktif.
Genetic Algorithm adalah metode pencarian dan optimasi berbasis populasi yang menggunakan prinsip evolusi biologis seperti seleksi, mutasi, dan crossover. Dalam algoritma ini, solusi potensial disebut sebagai individu atau kromosom, yang membentuk populasi awal. Proses seleksi dilakukan untuk memilih individu terbaik berdasarkan fitness function yang telah ditentukan. Kemudian, individu-individu terpilih akan mengalami crossover (pertukaran gen) dan mutasi untuk menghasilkan generasi baru yang lebih baik. Proses ini diulang hingga ditemukan solusi yang optimal atau mencapai batas iterasi yang ditentukan.
Dalam proses seleksi, individu dengan nilai fitness terbaik memiliki peluang lebih besar untuk dipilih sebagai orang tua yang akan menghasilkan generasi berikutnya. Metode seleksi yang umum digunakan meliputi roulette wheel selection, rank selection, dan tournament selection. Crossover adalah proses pertukaran gen antara dua individu yang dipilih, dengan tujuan menghasilkan keturunan yang memiliki karakteristik dari kedua orang tua. Proses ini bertujuan untuk memperkenalkan kombinasi baru dalam populasi yang dapat menghasilkan solusi yang lebih baik. Sementara itu, mutasi adalah perubahan kecil yang terjadi secara acak pada kromosom individu. Mutasi ini penting untuk menjaga keragaman genetik dalam populasi dan mencegah algoritma terjebak pada solusi lokal yang kurang optimal.
Selain proses utama seperti seleksi, crossover, dan mutasi, Genetic Algorithm juga melibatkan mekanisme pengendalian parameter untuk memastikan bahwa algoritma berjalan secara efektif. Beberapa parameter penting yang memengaruhi kinerja GA adalah ukuran populasi, tingkat mutasi, dan tingkat crossover. Menyesuaikan parameter-parameter ini dengan baik dapat membantu meningkatkan kecepatan konvergensi dan kualitas solusi akhir. Selain itu, fitness function yang dirancang dengan tepat sangat penting karena menentukan seberapa baik setiap individu memenuhi tujuan optimasi yang diinginkan.
Genetic Algorithm memiliki banyak kegunaan dalam dunia nyata. Di bidang logistik, GA digunakan untuk memecahkan masalah rute kendaraan dan penjadwalan. Dalam rekayasa perangkat lunak, algoritma ini dapat membantu dalam optimasi kode atau pengembangan sistem berbasis AI. Selain itu, GA juga digunakan dalam desain industri untuk mengoptimalkan bentuk dan struktur produk. Bahkan dalam dunia keuangan, GA digunakan untuk memprediksi pergerakan pasar dan mengelola portofolio investasi. Dengan fleksibilitas dan kemampuan adaptasinya, GA menjadi solusi yang efektif untuk berbagai tantangan optimasi yang kompleks dan dinamis.
Referensi :
https://www.mathworks.com/help/gads/what-is-the-genetic-algorithm.html