UTS

 Ujian Tengah Semester Algoritma Genetika

Nama    : Farras Zachran Anthony
NIM      : 2110953022

Dosen Pengampu : Dr. Darwison dan Mumuh Muharam, M.T.

1. Jelaskan secara singkat Proses Perhitungan Algoritma Genetik seperti gambar berikut;

Jawab:

1. Bangkitkan Populasi Awal: 

   - Proses dimulai dengan membangkitkan populasi awal yang terdiri dari sejumlah individu. Setiap individu merepresentasikan solusi potensial terhadap masalah yang sedang dioptimalkan, biasanya dalam bentuk kromosom.

2. Evaluasi Fungsi Objektif:

   - Setiap individu dalam populasi awal dievaluasi menggunakan fungsi objektif. Fungsi objektif ini menghitung nilai fitness dari setiap individu, yang menunjukkan seberapa baik individu tersebut dalam menyelesaikan masalah yang diberikan.

3. Apakah Kriteria Optimasi Sudah Ditemukan?:

   - Setelah mengevaluasi semua individu, algoritma memeriksa apakah kriteria optimasi sudah tercapai. Kriteria ini bisa berupa jumlah generasi maksimum yang sudah tercapai atau nilai fitness yang diinginkan sudah diperoleh.

   - Jika kriteria sudah tercapai, individu terbaik dalam populasi tersebut dianggap sebagai solusi optimal dan proses dihentikan.

   - Jika kriteria belum tercapai, proses berlanjut ke langkah berikutnya.

4. Bangkitkan Populasi Baru:

   - Seleksi:

     - Individu-individu terbaik dipilih berdasarkan nilai fitness mereka untuk membentuk populasi baru. Metode seleksi yang umum digunakan termasuk seleksi turnamen, seleksi roulette wheel, dan seleksi ranking.

   - Rekombinasi (Crossover):

     - Individu-individu yang terpilih menjalani proses rekombinasi atau crossover, di mana dua individu (parent) dipasangkan untuk menghasilkan individu baru (offspring) dengan mengkombinasikan sebagian gen dari masing-masing parent.

   - Mutasi:

     - Setelah rekombinasi, individu-individu baru tersebut mengalami proses mutasi. Mutasi mengubah satu atau beberapa gen dalam individu secara acak untuk menjaga keragaman genetik dalam populasi dan membantu algoritma untuk mengeksplorasi ruang solusi yang lebih luas.

5. Kembali ke Evaluasi Fungsi Objektif:

   - Populasi baru yang dihasilkan dari proses seleksi, rekombinasi, dan mutasi kemudian dievaluasi menggunakan fungsi objektif, dan proses iteratif ini diulang hingga kriteria optimasi tercapai.

Proses ini terus berulang hingga ditemukan solusi yang optimal atau hingga kriteria penghentian lainnya terpenuhi. Algoritma genetik ini meniru mekanisme evolusi alami untuk menemukan solusi optimal melalui seleksi alam, crossover, dan mutasi.

2. Rancanglah suatu Aplikasi GA sederhana dengan memakai toolbox di Matlab

Jawab:

3. Buatlah aplikasi GA dan simulasikan yang berhubungan dengan bidang teknik Elektro khususnya kontrol di Matlab

Jawab: