Algoritma genetika (GAs) adalah jenis algoritma optimasi berdasarkan prinsip seleksi alam dan genetika. Mereka meniru proses evolusi dengan memilih individu yang paling cocok dalam suatu populasi dan membiakkan mereka untuk menciptakan generasi baru individu dengan kebugaran yang lebih baik. Proses ini berlanjut sampai solusi optimal ditemukan.
Peran algoritme genetika dalam optimisasi adalah menemukan maksimum atau minimum global dari suatu fungsi yang sulit, jika bukan tidak mungkin, untuk dihitung menggunakan metode tradisional. GA telah berhasil diterapkan pada berbagai masalah pengoptimalan, seperti penjadwalan, pengoptimalan rute, pengoptimalan portofolio keuangan, dan pembelajaran mesin.
GA memiliki beberapa keunggulan dibandingkan metode pengoptimalan tradisional, termasuk kemampuannya untuk menangani masalah pengoptimalan non-linier dan non-cembung, kemampuannya untuk menemukan beberapa solusi (bukan hanya optimal global), dan kemampuannya untuk menangani data yang bising dan tidak pasti. Selain itu, GA sangat dapat diparalelkan, menjadikannya cocok untuk lingkungan komputasi berperforma tinggi.
Secara keseluruhan, peran algoritma genetika dalam optimisasi adalah menyediakan alat yang kuat dan fleksibel untuk menemukan solusi optimal untuk masalah optimisasi yang kompleks.
Tanggal penerbitan: