Optimasi fungsi multimodal menggunakan automated hibrid algoritma genetika dan quasi Newton BFGS
| Main Author: | LizaTridianaMahardhika |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/152430/1/051000466.pdf http://repository.ub.ac.id/152430/ |
Daftar Isi:
- Algoritma genetika adalah metode optimasi global. Dalam skripsi ini, paralel algoritma genetika digabungkan dengan algoritma optimasi lokal yaitu metode Quasi Newton BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) untuk menyelesaikan masalah optimasi pada fungsi multimodal dan disebut hibrid paralel algoritma genetika. Dalam penerapannya, hibrid paralel algoritma genetika tidak dapat menentukan berapa banyak algoritma genetika yang dibutuhkan agar solusi yang diperoleh adalah solusi yang optimal dengan waktu komputasi yang relatif singkat. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan sebuah prosedur outomasi yang didasarkan pada barisan Fibonacci untuk memanggil algoritma genetika sampai kriteria kekonvergenan terpenuhi dan disebut automated hibrid algoritma genetika. Dengan menggunakan beberapa fungsi uji dan beberapa kali percobaan, waktu komputasi hibrid paralel algoritma genetika dibandingkan dengan waktu komputasi automated hibrid algoritma genetika dan diketahui bahwa waktu komputasi automated hibrid algoritma genetika lebih singkat daripada waktu komputasi hibrid paralel algoritma genetika untuk mencapai solusi yang diinginkan.