Algoritma genetika

Revisi sejak 18 November 2025 07.26 oleh Budi (bicara | kontrib) (←Membuat halaman berisi 'Algoritma genetika adalah metode optimisasi berbasis komputasi evolusioner yang meniru proses seleksi alam dalam biologi untuk menemukan solusi yang optimal atau mendekati optimal terhadap suatu permasalahan optimisasi. Metode ini memanfaatkan konsep populasi, kromosom, gen, dan operator genetika seperti mutasi dan crossover yang bekerja secara iteratif. Algoritma genetika banyak digunakan di berbagai bidang seperti k...')
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Algoritma genetika adalah metode optimisasi berbasis komputasi evolusioner yang meniru proses seleksi alam dalam biologi untuk menemukan solusi yang optimal atau mendekati optimal terhadap suatu permasalahan optimisasi. Metode ini memanfaatkan konsep populasi, kromosom, gen, dan operator genetika seperti mutasi dan crossover yang bekerja secara iteratif. Algoritma genetika banyak digunakan di berbagai bidang seperti kecerdasan buatan, ilmu komputer, rekayasa, bioinformatika, serta robotika, karena kemampuannya mengatasi permasalahan yang kompleks dan memiliki ruang solusi yang luas.

1. Konsep dasar

2. Representasi solusi

3. Operator genetika

4. Strategi seleksi

5. Parameter algoritma

6. Variasi algoritma genetika

7. Aplikasi

8. Analisis kinerja

9. Teori dan model matematis