Keuntungan:
1. Solusi optimal: Algoritma genetika dirancang untuk menemukan solusi optimal. Mereka dapat menemukan solusi yang tidak mungkin ditemukan manusia dengan menjelajahi ruang pencarian yang luas.
2. Menangani masalah kompleks: Algoritma genetika dapat diterapkan pada masalah kompleks yang terdiri dari banyak variabel, menjadikannya alat yang hebat untuk pengoptimalan.
3. Sangat andal: Algoritma genetika tidak membuat asumsi tentang data; mereka menganggap semua variabel sama. Karenanya solusi yang diperoleh dapat diandalkan dan kuat.
4. Keumuman: Algoritma genetika bersifat umum untuk menyelesaikan segala jenis masalah di bidang apa pun.
5. Lebih baik untuk pengoptimalan berkelanjutan: Algoritma genetika dapat menangani masalah pengoptimalan berkelanjutan, menjadikannya ideal untuk masalah pengoptimalan teknik yang rumit.
Kekurangan:
1. Memakan waktu: Algoritma genetika membutuhkan waktu lama untuk menghasilkan solusi optimal, terutama jika masalahnya kompleks.
2. Membutuhkan pengetahuan domain: Algoritma genetika membutuhkan pengetahuan domain untuk mendefinisikan masalah secara akurat.
3. Tidak dapat memberikan solusi optimal tunggal: Algoritma genetika dapat menghasilkan banyak solusi, sehingga sulit untuk memilih solusi terbaik.
4. Tidak selalu dapat diandalkan: Algoritma genetika dapat menghasilkan solusi suboptimal. Keandalan hasil tergantung pada kualitas input data.
5. Peka terhadap parameter: Performa algoritma genetik tergantung pada parameter yang ditentukan, seperti seleksi dan tingkat mutasi. Parameter fine-tuning membutuhkan keahlian dan pengalaman.
Tanggal penerbitan: