Daftar Isi: Optimasi Fungsi Nonlinear Dengan Grey Wolf Optimizer (GWO)

Daftar Isi:

Optimasi dipilih sebagai teknik penyelesaian masalah untuk mendapatkan solusi paling optimum. Berbagai metode optimasi telah diperkenalkan, namun beberapa di antaranya belum mampu menyelesaikan keseluruhan masalah yang ada. Salah satunya yaitu metode deterministik yang hanya dapat menyelesaikan masalah fungsi optimasi yang mulus, kontinu, dan hanya memiliki satu titik optimum lokal saja. Hal ini mendorong ditemukannya metode heuristik dan metaheuristik yang bisa diterapkan pada berbagai jenis fungsi. Kendala yang dimiliki oleh kedua metode tersebut terletak pada proses eksplorasi dan eksploitasi yang belum berjalan seimbang. Pada skripsi ini akan dibahas salah satu perluasan dari algoritma kecerdasan buatan yang tergolong dalam metaheuristik, yaitu Grey Wolf Optimizer (GWO). Metode GWO terinspirasi dari hierarki kepemimpinan dan perilaku berburu dari kumpulan serigala. Algoritma ini diuji menggunakan delapan fungsi tes unimodal dan multimodal, serta diterapkan pada permasalahan bejana tekanan. Kinerja algoritma GWO dibandingkan dengan algoritma PSO dan GSA. Hasil eksperimen yang didapatkan menunjukkan bahwa proses eksplorasi dan eksploitasi yang seimbang dengan algoritma GWO menghasilkan nilai yang paling optimum, serta waktu komputasi yang paling singkat daripada kedua algoritma lainnya.