Algoritma genetika merupakan teknik kecerdasan buatan yang terinspirasi dari cara kerja alam dalam proses evolusi. Algoritma ini dirancang untuk memecahkan masalah optimasi dengan meniru proses seleksi alam dan mutasi yang terjadi pada populasi makhluk hidup.
Dalam algoritma genetika, setiap solusi potensial untuk masalah yang dihadapi direpresentasikan sebagai kromosom. Kromosom ini terdiri dari gen-gen yang mewakili variabel-variabel yang perlu dioptimalkan. Populasi awal dari kromosom-kromosom ini dihasilkan secara acak.
Kemudian, populasi ini dievaluasi berdasarkan nilai fitness yang dihitung untuk setiap kromosom. Kromosom dengan nilai fitness tinggi memiliki peluang lebih besar untuk dipilih untuk proses reproduksi, sementara kromosom dengan nilai fitness rendah memiliki peluang lebih kecil untuk dipilih.
Proses reproduksi dalam algoritma genetika dikenal sebagai proses crossover. Dalam proses ini, dua kromosom yang terpilih dikombinasikan untuk menghasilkan kromosom baru yang berisi gabungan antara gen-gen dari kedua kromosom tersebut.
Setelah proses crossover, terjadi proses mutasi. Dalam proses ini, beberapa gen pada kromosom baru diubah secara acak. Proses mutasi ini bertujuan untuk menjaga keberagaman genetik dalam populasi dan mencegah algoritma dari terjebak dalam local optima.
Populasi baru yang dihasilkan dari proses crossover dan mutasi kemudian dievaluasi lagi berdasarkan nilai fitness. Proses ini diulang hingga solusi optimum atau kondisi berhenti lainnya tercapai.
Algoritma genetika telah terbukti efektif dalam berbagai bidang, termasuk:
- Optimasi Scheduling
- Desain Teknik
- Optimalisasi Portofolio
- Machine Learning
- Masalah Perjalanan Penjual
- Optimasi Rantai Pasokan
- Optimasi Keuangan
Keuntungan menggunakan algoritma genetika antara lain kemampuannya untuk:
- Menemukan solusi yang baik untuk masalah optimasi yang kompleks.
- Menemukan solusi dalam waktu yang wajar.
- Menemukan solusi yang beragam dan tidak terjebak dalam local optima.
Namun, algoritma genetika juga memiliki beberapa kekurangan, antara lain:
- Proses training yang lama.
- Kebutuhan akan parametriisasi yang hati-hati.
- Sulitnya untuk memahami dan men-tuning algoritma.
Secara keseluruhan, algoritma genetika merupakan powerful tool untuk memecahkan masalah optimasi yang kompleks. Algoritma ini telah digunakan dengan sukses dalam berbagai bidang dan memberikan hasil yang memuaskan.