= vektor dot produk dari l dan m, dihitung dengan
= panjang dari vector l, dihitung dengan
= panjang dari vector m, dihitung dengan
Untuk menghitung rata-rata cosine similarity untuk semua individu dari populasi GA, dihitung menggunakan persamaan 5 Rafsanjani, et al., 2015.
dimana, P
= Populasi dari GA |P|
= Ukuran opulasi Penggunaan teknik pencarian lokal ke GA diatur oleh kondisi berikut ini:
2.2.5 Algoritma Genetika Hibrida
Dalam algoritma genetika hibrida HGA penulis menggabungkan algoritma genetika dengan pencarian lokal menggunakan skema pencarian lokal adaptif
yang dirancang untuk mengontrol penggunaan teknik pencarian lokal di
perulangan GA. Skema pencarian lokal adaptif yang digunkan adalah metode kesamaan koefisien. Ketika GA terus konvergen maka kesamaan antara individu
dalam populasi menjadi lebih tinggi. Menyebabkan nilai fitness antara individu menjadi mirip satu sama lain dan keragaman dari populasi berkurang, yang
pastinya kinerja GA akan memburuk. Oleh karena itu, alternatif yang dapat digunakan untuk meningkatkan
kinerja GA adalah menambahkan individu baru ke dalam populasi GA dengan menggunakan metode pencarian lokal hill climbing. Individu-individu baru tidak
harus memiliki kesamaan yang sama dengan populasi saat ini dan juga menjaga nilai fitness tinggi tertentu yang mirip dengan kesamaan populasi. Individu-
individu yang dihasilkan dari metode pencarian lokal dapat mencari di sekitar area konvergensi menggunakan perulangan GA. Untuk prosedur dari HGA dalam
menyelesaikan TSP adalah sebagai berikut:
Algoritma : HGA untuk Traveling Salesman Problem
Input : Data kota-kota TSP
Output : Rute perjalanan terbaik
Begin Step1
: Algoritma Genetika
Step1.1 : Representasi
Pengkodean masalah menggunakan path representasi
Step1.2 : Inisialisasi populasi
Menghasilkan populasi secara acak sebanyak jumlah populasi
Step1.3 : Evaluasi
Evaluasi populasi sekarang dengan fungsi fitness kemudian salin individu terbaik menggunakan elitism
Step1.4 : Operator genetika
Step1.4.1 : Seleksi
Menghasilkan dua orangtua menggunakan seleksi turnamen
Step1.4.2 : Crossover
Pindah silang dua orangtua yang dipilih menggunakan order crossover
Step1.4.3 : Mutasi
Tukar gen anak yang dihasilkan menggunakan mutasi exchange
Step1.5
: Kondisi berhenti Kondisi berhenti telah ditetapkan menggunakan jumlah
generasi. Jika jumlah generasi terpenuhi maka proses perulangan akan berhenti
Step2 : Pencarian lokal
Terapkan teknik pencarian lokal jika kondisi pada skema pencarian lokal adaptif telah terpenuhi. Lanjutkan ke Step 1.3
End
2.2.6 Android
