Kombinasi Crossover dan Mutasi Terbaik pada Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Mata Kuliah

Autor: Maria Karmelia Fajarlestari, Ignasius Boli Suban
Jazyk: indonéština
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Techno.Com, Vol 22, Iss 4, Pp 843-853 (2023)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2356-2579
DOI: 10.33633/tc.v22i4.9298
Popis: Pada proses penerapanya algoritma Genetika mempunyai operator crossover dan mutasi. Operator crossover mempunyai beberapa jenis dan operator mutasi dilakukan menurut besar probabilitasnya. Penggunaan crossover dan besar probabilitas menjadi salah satu masalah dalam penerapan algoritma Genetika karena dalam pemilihanya ditentukan secara random. Tujuan penelitian ini untuk mencari kombinasi paling baik pada jenis crossover dan besar probabilitas mutasi dalam memecahkan masalah penjadwalan. Kombinasi terbaik adalah kombinasi yang paling banyak menghasilkan hasil optimal. Algoritma Genetika diterapkan dalam permasalahan penjadwalan mata kuliah, kemudian hasil penerapanya dianalisis berdasarkan jenis mutasi dan besar probabilitas yang digunakan. Hasilnya dari semua kombinasi operator yang telah diuji coba untuk menyelesaikan masalah yang sama, ada satu kombinasi operator crossover dan mutasi yang memiliki rata-rata hasil terbaik yaitu kombinasi antara jenis crossover dua-titik dengan besar probabilitas mutasi 3%.
Databáze: Directory of Open Access Journals