Penggabungan Metode Replacement Strategy Steady State dan Generational Dalam Algoritma Berevolusi untuk Penyelesaian TSP - Munawir Munawir; Taufiq A. Gani (Jurnal Serambi Engineering, 2017)
Travelling  Salesman  Problem (TSP)  merupakan masalah optimasi perjalanan seorang salesman dalam mengunjungi kota dan tiap–tiap kota hanya dilewati tepat satu kali. Masalah tsp dapat diterapkan pada berbagai kegiatan yang bersifat untuk optimalisasi, dalam penyelesaian TSP ada beberapa metode yang bisa digunakan, diantaranya algoritma berevolusi. Untuk meningkatkan diversity dan menaikkan kualitas solusi, metode yang digunakan adalah replacement strategy. Penelitian ini menganalisis metode replacement strategy steady state dan generational. Replacement strategy steady state akan terperangkap local optimal karena individu baru yang diciptakan hanya satu anggota baru yang akan diuji untuk dimasukkan ke dalam populasi selanjutnya, sedangkan replacement strategy generational diversity akan meningkat karena generational ini memiliki prosedur menggantikan semua individu pada suatu generasi digantikan sekaligus oleh jumlah individu baru hasil pindah silang dan mutasi. Dalam penelitian ini, data pengujian yang digunakan adalah datatsp lib sebanyak 5 dataset, dan dibangkitkan sebanyak 128 generasi, pengujian masing–masing data set 10 kali pengujian, yang dihasilkan dari pengujian ini adalah rata–rata jarak minimum dan diversity, setelah pengujian maka mendapatkan kesimpulan bahwa dengan menggunakan penggabungan metode replacement strategy steady state dan generational mendapatkan solusi jarak terpendek yang lebih optimal.