Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Prosiding Sesiomadika
Yuli Sri Afrianti
Statistics Research Divison, Faculty of Mathematics and Natural Science, Bandung Institute of Technology, Indonesia
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Modifikasi Switch Probability pada Flower Pollination Algorithm melalui Analisis Statistika Deskriptif yuli Sri Afrianti; Fadhil Hanif Sulaiman
Prosiding Sesiomadika Vol 4 No 1 (2023): Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika
Publisher : Prosiding Sesiomadika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Flower Pollination Algorithm (FPA) merupakan metode optimisasi yang bebas gradien sehingga biaya komputasi rendah dan dapat digunakan untuk fungsi-fungsi yang tidak memiliki turunan. Metode ini pun termasuk sederhana karena mengandalkan bilangan random saja. FPA mengadopsi cara kerja penyerbukan bunga dengan pemilihan Switch Probability (disingkat p-switch) untuk menentukan proses optimisasi secara global atau lokal. Pada beberapa literatur sebelumnya, nilai p-switch selalu dipilih sebesar 0.8 karena secara alami, peluang lokal lebih besar dibandingkan global. Pada artikel ini akan dilakukan modifikasi penentuan besar p-switch, tidak lagi hanya menggunakan satu nilai, melainkan beberapa nilai dengan interval 0.6 hingga 0.9. Pemilihan interval ini pun mempertimbangkan sifat alami tadi yang menyatakan bahwa nilai peluang lokal lebih besar dibandingkan dengan global. Hasil yang diperoleh akan dianalisis dengan pendekatan Statistika Deskriptif, baik secara analitik maupun grafik. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai peluang yang paling optimal berbeda-beda untuk tiap fungsi objektif pada studi kasus, tidak selalu 0.8. Hasil ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi untuk pengembangan FPA selanjutnya terutama pada tahap penentuan p-switch guna meningkatkan kinerja dan mempercepat konvergensi komputasinya.
FLOWER POLLINATION ALGORITHM (FPA): COMPARING SWITCH PROBABILITY BETWEEN CONSTANT 0.8 AND DOUBLE EXPONENTGUNAKAN DOUBLE EXPONENT Afrianti, Yuli Sri; Sulaiman, Fadhil Hanif; Vantika, Sandy
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 6, No 2 (2023)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jfma.v6i2.18996

Abstract

Flower Pollination Algorithm (FPA) is an optimization method that adopts the way flower pollination works by selecting switch probabilities to determine the global or local optimization process. The choice of switch probability value will influence the number of iterations required to reach the optimum value. In several previous literatures, the switch probability value was always chosen as 0.8 because naturally the global probability is greater than local. In this article, comparison is studied to determine the switch probability by using the Double Exponent rule. The results are analyzed using Hypothesis Testing to test whether there is a significant difference between the optimization results. The study involved ten testing functions, and results showed that the 0.8 treatment is significantly different from the Double Exponent. However, in general no treatment is better than the other.
Co-Authors Fadhil Hanif Sulaiman Sulaiman, Fadhil Hanif Vantika, Sandy