Sebagai fitness rata-rata populasi meningkat, kekuatan tekanan selektif juga meningkat dan fungsi fitness menjadi lebih diskriminatif. Metode ini dapat membantu dalam
membuat pilihan terbaik nanti pada saat populasi memiliki fitness relatif tinggi dan perbedaan kecil hanya dalam fitness membedakan satu dari yang lain.
b. Turnamen pilihan Sub kelompok individu dipilih dari populasi yang lebih besar, dan anggota dari setiap sub-
kelompok bersaing satu sama lain. Hanya individu dari setiap subkelompok dipilih untuk mereproduksi.
c. Seleksi rank Setiap individu dalam populasi diberi peringkat numerik berdasarkan fitness, dan
pemilihan didasarkan pada peringkat ini bukan perbedaan absolut dalam fitness. Keuntungan dari metode ini adalah bahwa hal itu dapat mencegah individu yang sangat
baik dari mendapatkan dominasi awal pada individu yang kurang baik, yang akan mengurangi keragaman genetika populasi dan mungkin menghambat upaya untuk
menemukan solusi yang dapat diterima. d. Steady-state selection
Pemikiran utama dari metode seleksi ini adalah sebagian kromosom dari generasi lama tetap bertahan atau berada di generasi selanjutnya. Algoritmagenetika menerapakan
pemikiran tersebut dengan cara, didalam setiap generasi sejumlah kromosom yang mempunyai nilai fitness tinggi untuk diprosses untuk menghasilkan keturunan yang baru
sedangkan kromosom dengan nilai fitness rendah dibuang
2.8. Crossover Perkawinan Silang
Crossover atau perkawinan silang merupakan operasi algoritma genetika untuk menggabungkan dua kromosom induk menjadi kromosom anak dengan proses
penyilangan gen. crossover dilakukan dengan pertukaran gen dari kedua induk secara acak. Kromosom yang baru yang terbentuk akan mewariskan sebagian kromosom induk.
Dalam proses crossover diharapkan sifat-sifat genetik yang baik dari induk parent akan diwarisi pada anak dipertahankan.
Crossover perkawinan silang juga dapat berakibat buruk pada populasi yang sangat kecil, jika suatu kromosom dengan gen-gen yang mengarah ke solusi akan sangat
cepat menyebar kromosom lain. Untuk mengatasi masalah ini digunakan aturan bahwa artinya perkawinan silang hanya bisa dilakukan dengan probabilitas tertentu
�c, artinya
pindah silang bisa dilakukan hanya jika suatu bilangan random yang dibangkitkan kurang dari probabilitas yang ditentukan tersebut dan nilai probabilitas diset mendekati 1.
Probabilitas crossover �c merupakan nilai perbandingan jumlah kromosom yang
diharapkan akan mengalami perkawinan silang terhadap jumlah kromosom dalamsuatu populasi. Probabilitas crossover yang tinggi akan memungkinkan pencapaian alternative
solusi yang bervariasi dan mengurangi kemungkinan menghasilkan solusi yang terbaik. Crossover bertujuan menambah keanakeragaman string dalam populasi dengan
penyilangan antar string yang diperoleh sebelumnya. beberapa jenis crossover tersebut adalah:
1. Penyilangan Satu Titik Penyilangan satu titik dilakukan dengan memisahkan suatu string menjadi dua bagian dan
selanjutnya salah satu sabagian dipertukarakan dengan salah satu bagian dari string yang lain yang telah dipisahkan dengan cara sama untuk menghasilkan anak. Proses
penyilangan satu titik dapat dilihat seperti tabel 2.1
Tabel 2.1 single-point crossover
Kromosom induk 1 001100101001
Kromosom induk 2 101011110110
Anak offspring 001100110110 dan 101001101011
2. Penyilangan Banyak Titik Pada penyilangan banyak titik dilakukan dengan memilih dua titik penyilangan.
Kromosom keturunan dibentuk dengan barisan bit dari awal titik pertama disalin dari induk pertama, bagian titik crossover pertama dan kedua disalin dari induk kedua,
kemudian selebihnya disalin dari induk pertama lagi. Proses penyilangan dua titik dapat dilihat seperti tabel 2.2
Tabel 2.2
Kromosom induk 1 19
001100101001
Kromosom Induk 2 101011110110
Anak offspring 001011110001dan
100101101110
3. Penyilangan Seragam Penyilangan seragam menghasilkan kromosom keturunan dengan menyalin bit-secara
acak dari kedua induknya. Proses penyilangan seragam dapat dilihat seperti tabel 2.3
Tabel 2.3 Crossover Seragam
Kromosom induk 1 001100101001
Kromosom Induk 2 101011110110
Anak offspring
001000111010 dan 1011111001
2.9 Mutasi
