Algoritma genetika adalah salah satu metode komputasi evolusioner yang meniru mekanisme evolusi alam seperti seleksi, crossover, dan mutasi untuk mencari solusi masalah komputasi. Diperkenalkan oleh John Holland, algoritma ini telah menjadi salah satu teknik paling populer dalam bidang optimasi dan kecerdasan buatan.
Struktur Algoritma
Pada umumnya, algoritma genetika bekerja dengan sekumpulan individu yang disebut populasi. Setiap individu merepresentasikan solusi potensial dalam bentuk kromosom (biasanya sebagai string bit). Algoritma tersebut melakukan seleksi berdasarkan nilai fitness setiap individu.
Operator Genetika
Operator utama dalam algoritma genetika adalah seleksi, crossover (rekombinasi), dan mutasi. Seleksi memilih individu terbaik, sementara crossover dan mutasi memperkenalkan keragaman genetik pada populasi agar dapat mengeksplorasi solusi baru.
Aplikasi Algoritma Genetika
Algoritma ini telah digunakan secara luas pada berbagai bidang seperti perancangan jaringan saraf tiruan, pengaturan jadwal, dan pemecahan masalah kombinatorial yang kompleks.