Tugas Pertemuan 12,13,14 Kecerdasan Buatan

  Nama        : Muhammad Baharun

 Kelas         : Informatika C 2019

 NIM          : 19.01.013.087

Tugas Rangkuman

CII2M3_ADF06+-+04+-+Genetic+Algorithm

 

Genetic Algorithms

·         Merupakan kelas tertentu dari algoritma evolusi yang menggunakan teknik yang diilhami oleh biologi evolusioner seperti pewarisan, mutasi, seleksi, dan persilangan.

·         Awalnya dikembangkan oleh john Holland (1975).

 

Properties of Genetic Algorithms

·      Individual, solusi apa pun yang memiliki kemungkinan.

·      Population, kumpulan dari semua individu.

·      Search Space, semua kemungkinan solusi untuk masalah tersebut.

·      Chromosome, cetak biru untuk seorang individu.

·      Fitness, kualitas solusi

·      Recombination, menguraikan dua solusi berbeda kemudian menggabungkannya menjadi suatu solusi yang baru.

·      Mutation, perubahan secara acak.

 

 

Chromosome

·         Cetak biru yang menentukan solusi yang diusulkan untuk masalah tersebut.

·         Direpresentasikan dalam sebuah string.

·         Evolusi biasanya dimulai dari populasi individu yang dihasilkan secara acak.

 

 

Fitness Fungtion

Fitness adalah quality dari chromosome. Kebagusan dari suatu chromosome adalah semakin tinggi nilai fitness maka akan memiliki kemungkinan bertahan lebih lama jika dibandingkan dengan nilai fitness yang rendah.

 

Recombination or crossover

Tujuannya adalah agar kita dapat memberikan area solusi yang terbaik dengan cara melakukan kombinasi terhadap solusi-solusi dari parents solution. Tapi crossover tidak selalu terjadi karna ada kemungkinan kedua parents bisa memiliki katurunan.

 

Mutation

Untuk mensimulasikan pengaruh kesalahan yang terjadi dengan probabilitas rendah selama duplikasi.