USER ALGORITMA GENETIKA
Input Wialayah Asal dan Persimpangan Asal
Melakukan Inisialisasi Pt
Melakukan Evaluasi Pt
Kondisi terpenuhi?
Menambah t=t+1
Melakukan Seleksi Pt
Melakukan Rekombinasi Pt
Melakukan Evaluasi Pt
Mendapatkan Jalur Optimal
Ya Tidak
Menampilkan Jalur Optimal
Input Wilayah Tujaun dan Persimpangan Tujuan
Keterangan: Pt merupakan populasi
saat generasi t
Gambar 2.4 Diagram Standar Algoritma Genetika
2.4.2 Pembentukan Populasi Awal
Langkah awal dari algoritma genetika adalah menentukan representasi gen dan kromosom dari populasi. Terdapat beberapa jenis representasi, yaitu string
bit 10011 ..., array bilangan real 65.55, -67.99, 77.33 ..., elemen permutasi E1, E2, E5 ..., daftar aturan R1, R2, R3 ..., dan representasi lainnya E.
Satriyanto,2009. Terdapat beberapa teknik pengkodean dalam algoritma genetika, diantaranya S. Lukas, T. Anwar, dan W. Yuliani, 2005 :
a. Pengkodean Biner binary encoding
Contohnya:
Tabel 2.1 Pengkodean Biner
Kromosom 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0
Kromosom 2 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0
b. Pengkodean Permutasi permutation encoding
Dalam pengkodean
jenis ini
tiap gen
dalam kromosom
merepresentasikan suatu urutan. Contohnya:
Tabel 2.2 Pengkodean Permutasi
Kromosom 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Kromosom 2 2 8 9 3 7 4 6 1 5
c. Pengkodean Nilai value encoding
Dalam pengkodean jenis ini tiap gen dalam kromosom adalah string dari suatu nilai.
Contohnya:
Tabel 2.3 Pengkodean Nilai
Kromosom 1 1.232 5.324 0.455 2.388
Kromosom 2 ABCDEJAKAJAHAHAAHR
Kromosom 3 left, right, back, forward
d. Pengkodean Pohon tree encoding
Dalam pengkodean jenis ini biasanya digunakan untuk menyusun program atau ekspresi dari genetic programming pemrograman
genetik. Contohnya: AB
Gambar 2.5 Pengkodean Pohon
A B
; Jalur valid ..…………………………………….....2.1
; Jalur tidak valid
2.4.3 Evaluasi Fungai Fitness
Setelah populasi awal telah terbentuk, maka selanjutnya adalah mengevaluasi populasi tersebut dengan suatu fungsi fitness. Nilai fitness
menyatakan seberapa baik nilai dari suatu kromosom individu atau solusi yang didapat. Nilai ini akan menjadi acuan dalam mencapai nilai optimal dalam
algoritma genetika. Di dalam evolusi alam, individu yang bernilai fitness tinggi yang akan bertahan hidup, sementara individu bernilai fitness rendah tidak akan
bertahan. Berikut adalah cara yang digunakan untuk menentukan nilai fitness pada penelitian ini G. Nagib dan W. G. Ali, 2010:
� = {
∑
�=
�
� � �
+
Di mana C
i
g
i
,g
i
+1 adalah cost antara gen g
i
dan gen tetangganya g
i
+1 dalam kromosom dari n gen simpul.
2.4.4 Seleksi
