Komputasi evolusioner merupakan salah satu kelompok utama dalam metaheuristik, yaitu algoritma yang dirancang untuk menyelesaikan masalah optimasi kompleks. Di samping komputasi evolusioner, terdapat juga metaheuristik lain seperti simulated annealing, particle swarm optimization, dan ant colony optimization.
Persamaan dan Perbedaan
Komputasi evolusioner dan metaheuristik lain sama-sama menggunakan prinsip pencarian berbasis populasi atau solusi tunggal, serta memanfaatkan elemen acak dalam proses pencarian. Namun, komputasi evolusioner khas dengan penggunaan operator evolusi seperti seleksi, crossover, dan mutasi.
Kelebihan dan Kekurangan
Keunggulan komputasi evolusioner terletak pada eksplorasi solusi yang lebih luas karena berbasis populasi, sedangkan metaheuristik lain kadang lebih sederhana dan cepat untuk kasus-kasus tertentu.
Pemilihan Algoritma
Pemilihan antara komputasi evolusioner dan metaheuristik lainnya sangat bergantung pada karakteristik masalah, ukuran ruang solusi, dan sumber daya komputasi yang tersedia.