Algoritma genetika

Hai readers! Artikel kali ini akan membahas tentang Algoritma Genetika (Genetic Algorithm/ GA). 

Sekilas tengang algoritma genetika

Algoritma genetika adalah salah satu metode yang digunakan untuk memperoleh solusi optimal atau pendekatannya dari persoalan optimasi. GA mengadopsi proses evolusi makhluk hidup dalam menyelesaikan persoalannya. Dengan sekelompok populasi yang berada pada suatu habitat, makhluk hidup mengalami proses seleksi alam hingga makhluk hidup dengan karakteristik yang unggul yang dapt bertahan. Begitu pula dengan GA, populasi kandidat solusi akan diseleksi sampai mendapatkan hasil yang optimal. 

Siapa yang mempopulerkan GA?

Sebenarnya, riset yang mensimulasikan proses evolusi untuk persoalan optimasi sudah mulai  dilakukan sejak tahun  1960an. Tetapi untuk  GA sendiri, pertama kali dikenalkan oleh Holland pada tahun 1975. Selain Holland, peneliti lainnnya seperti Davis (1985 dan 1991), Gen dan Cheng (1997 dan 2000), Michalewicz (1994) dan yang lainnya juga ikut mempopulerkan GA. 

Macam-macam persoalan yang dapat diselesaikan oleh GA

Telah disebutkan di atas, GA merupakan salah satu metode untuk menyelesaikan persoalan optimasi. Contohnya adalah persoalan knapsack, transportasi, riset operasi, matematika, aplikasi ilmu ekonomi, penjadwalan, dan aplikasi lainnya.  

Lebih jauh tentang GA 

Dengan pengaplikasian proses evolusi, dunia GA tidak jauh dengan yang ada pada teori evolusi. Istilah seperti kromosom, populasi, kawin silang, gen, dsb juga dipakai pada GA. GA seperti denotasi dari teori evolusi yang dianalogikan untuk menyelesaikan persoalan yang ada. Ada dua hal yang penting dari algoritma genetika yaitu representasi dari solusi dan fungsi evaluasi. Dua hal ini menjadi inti dalam menyelesaikan persoalan optimasi. Ketika ada kesalahan pada salah satu atau bahkan kedua poin ini, maka hasil optimal yang diinginkan akan didapatkan dan proses GA pun akan menjadi sulit dan tidak efektif.