Algoritma Genetika (Genetic Algorithms atau GAs) adalah metode optimisasi yang terinspirasi oleh prinsip-prinsip evolusi alam. Mereka digunakan untuk menemukan solusi terbaik atau pendekatan yang memadai untuk masalah yang kompleks dan memiliki banyak ruang solusi. Dalam artikel ini, kita akan memperkenalkan konsep dasar Algoritma Genetika dan bagaimana Anda dapat mengimplementasikannya dengan DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python), sebuah library Python yang kuat dan fleksibel untuk mengembangkan dan menjalankan Algoritma Genetika.
Apa itu Algoritma Genetika?
Algoritma Genetika adalah metode optimisasi yang terinspirasi oleh proses evolusi alam. Mereka bekerja dengan menghasilkan dan memanipulasi populasi solusi yang diperlakukan sebagai individu dalam populasi. Setiap individu mewakili satu solusi potensial. Algoritma Genetika berfokus pada tiga operator utama: seleksi, rekombinasi (crossover), dan mutasi.
- Seleksi: Operator seleksi digunakan untuk memilih individu yang akan berpartisipasi dalam pembentukan generasi berikutnya. Individu yang memiliki kualitas solusi yang lebih baik lebih cenderung dipilih.
- Rekombinasi (Crossover): Operator rekombinasi mencampurkan informasi genetik dari dua atau lebih individu untuk menghasilkan individu baru. Ini adalah cara untuk mempertahankan sifat baik dari orangtua dan menciptakan variasi.
- Mutasi: Operator mutasi mengubah satu atau beberapa komponen dari individu dengan nilai yang acak. Ini memungkinkan eksplorasi ruang solusi yang lebih luas.
Instalasi DEAP
Sebelum kita mulai, pastikan Anda telah menginstal DEAP. Anda dapat melakukannya dengan perintah pip:
Contoh Implementasi Algoritma Genetika dengan DEAP
Mari kita lihat contoh sederhana penggunaan DEAP dalam sebuah permasalahan optimisasi yang umum, yaitu menemukan solusi yang mendekati fungsi target. Kita akan mencoba untuk mengoptimalkan fungsi berikut:
Berikut adalah contoh implementasi penggunaan DEAP:
Dalam contoh di atas, kita mendefinisikan jenis individu dan populasi, fungsi evaluasi, serta operator genetika seperti seleksi, rekombinasi, dan mutasi. Kemudian, kita melakukan evolusi dengan menggunakan algoritma genetika untuk mengoptimalkan fungsi berdasarkan nilai yang dihasilkan oleh fungsi evaluasi.
Kesimpulan
DEAP adalah library yang kuat untuk mengembangkan Algoritma Genetika di Python. Dengan DEAP, Anda dapat dengan mudah merancang dan menjalankan eksperimen optimisasi pada berbagai masalah. Algoritma Genetika adalah alat yang kuat untuk menemukan solusi terbaik atau pendekatan yang memadai untuk berbagai masalah optimisasi, dan DEAP membantu Anda menerapkan konsep ini dengan mudah dalam bahasa Python. Selamat mencoba!