Operator crossover merupakan komponen penting dari algoritma genetika karena mereka bertanggung jawab untuk menciptakan individu baru (yaitu, keturunan) dari materi genetik (yaitu, kromosom) dari dua atau lebih individu induk. Proses ini meniru proses rekombinasi biologis alami, atau pertukaran materi genetik antara orang tua, yang dapat mentransfer sifat menguntungkan dan meningkatkan keragaman genetik populasi. Dengan menerapkan satu atau lebih operator crossover, algoritma genetika dapat secara efisien mencari solusi optimal atau mendekati optimal untuk masalah kompleks dengan menghasilkan, menguji, dan memilih individu yang lebih baik secara iteratif. Jenis umum dari operator crossover termasuk single-point crossover, multi-point crossover, crossover seragam, dan crossover aritmatika, yang berbeda dalam cara mereka menggabungkan gen dari orang tua untuk menciptakan keturunan baru. Pilihan operator crossover dapat mempengaruhi kinerja dan konvergensi algoritma genetika, dan operator optimal mungkin bergantung pada sifat masalah dan karakteristik populasi.
Tanggal penerbitan: