GoCoding

Apa itu Algoritma Genetika? Algoritma Genetika (Genetic Algorithm, GA) adalah metode pencarian dan optimasi yang terinspirasi oleh proses seleksi alam dalam evolusi biologis. Algoritma ini menggunakan mekanisme seperti seleksi, crossover, dan mutasi untuk menemukan solusi optimal dalam ruang solusi yang besar dan kompleks. Komponen Utama Algoritma Genetika Populasi : Kumpulan kandidat solusi yang disebut kromosom. Kromosom : Representasi dari solusi potensial, biasanya dalam bentuk string biner atau array. Fitness Function : Fungsi yang mengevaluasi seberapa baik sebuah kromosom sebagai solusi. Seleksi : Proses memilih kromosom yang akan digunakan untuk reproduksi berdasarkan fitness-nya. Crossover (Rekombinasi) : Proses menggabungkan dua kromosom untuk menghasilkan keturunan baru. Mutasi : Proses mengubah satu atau lebih gen dalam kromosom untuk menjaga keanekaragaman populasi. Rumus dan Fungsi Fitness Function (F) : [ F(x) = \text{Fitness Function yang tergantung pada masalah spesifi...

Algoritma Optimasi Pollinasi Bunga (Flower Pollination Algorithm Optimization) 1. Definisi dan Konsep Dasar Algoritma Pollinasi Bunga Algoritma Pollinasi Bunga (Flower Pollination Algorithm, FPA) adalah sebuah algoritma optimasi yang dikembangkan oleh Xin-She Yang pada tahun 2012. Algoritma ini terinspirasi oleh proses pollinasi bunga pada tanaman berbunga 1 . Pollinasi adalah proses dimana serbuk sari dipindahkan dari satu bunga ke bunga lainnya, baik melalui agen biotik seperti serangga atau burung, atau agen abiotik seperti angin dan air. Dalam konteks algoritma, proses ini diibaratkan sebagai pencarian solusi optimal dalam ruang pencarian. Prinsip-Prinsip Dasar : Pollinasi Biotik dan Pollinasi Silang (Cross Pollination) : Ini dianggap sebagai proses pollinasi global, di mana serbuk sari dipindahkan oleh agen pollinator dan mengikuti pola penerbangan Lévy (Lévy flights)  1 2 . Pollinasi Abiotik dan Pollinasi Sendiri (Self Pollination) : Ini dianggap sebagai proses pollinasi lok...