Definisi
Algoritma genetika adalah algoritma komputasi yang diinspirasi teori evolusi yang kemudian diadopsi menjadi algoritma komputasi untuk mencari solusi suatu permasalahan dengan cara yang lebih “alamiah”, algoritma genetik juga merupakan algoritma pencarian secara heuristik. Salah satu fungsinya ialah untuk mencari solusi atas permasalahan optimasi kombinasi, yaitu mendapatkan suatu nilai solusi optimal terhadap suatu permasalahan yang mempunyai banyak kemungkinan solusi. Teori dasar dari Algoritma Genetika dikembangkan oleh John Holland awal tahun 1975 di Universitas Michigan, Amerika Serikat. Dimana prinsip algoritma genetik diambil dari teori Darwin yaitu setiap makhluk hidup akan menurunkan satu atau beberapa karakter ke anak atau keturunannya. Penyelesaian menggunakan algoritma genetik sangat berpengaruh dari kromosom yang dibangun, dimana kromosom ialah sebuah molekul yang berisi DNA dimana terdapat informasi genetik dalam setiap sel gen yang disimpan.
Komponen Algoritma Genetik
Algoritma genetik terdiri dari delapan komponen, yang bertugas untuk menunjang dari optimasi tersebut, adapun komponen tersebut ialah, skema pengkodean, nilai fitness, seleksi orang tua, pindah silang, mutasi, elitisme, penggantian populasi dan kriteria penghentian.
Skema Pengkodean
Untuk dapat diproses menggunakan algortima genetik, suatu permasalahan harus dikonversi dahulu kedalam bentuk individu yang diwakili oleh satu atau lebih kromosom dengan kode tertentu. Hal ini berbeda dengan teori genetika di dunia nyata. Algoritma genetik merepresentasikan gen secara umum, sebagai bilangan real, desimal atau biner yaitu: Continue reading