Komparasi Algoritma WOA, MFO dan Genetic pada Optimasi Evolutionary Neural Network dalam Menyelesaikan Permainan 2048 - Hendrawan Armanto; Kevin Setiabudi; C Pickerling (Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik, 2021)
Neural network optimization using evolutionary algorithms is an interesting research topic. But right now, there are not much research in this topic that focused on Game, especially 2048. The 2048 game is one of the interesting games to study considering that the level of difficulty of this game will increase when the value of the resulting number increases. In addition, this game is also not limited by time but can be played continuously until the game ends. Neural network and tree are 2 architectures that can be used to play 2048 but require a long training time if you want to play well. In this study, this problem was optimized by an evolutionary algorithm (3 algorithms used in this study: Genetic Algorithm, WOA, and MFO). With this optimization, the best weight will be obtained in either the NN or Tree architecture to produce good intelligence in playing 2048. After going through various trials, it is concluded that the combination with the NN architecture is better than the Tree architecture and the WOA and MFO algorithms have succeeded in optimizing the architecture with better than the genetic algorithm. Optimasi neural network menggunakan algoritma evolutionary adalah topik penelitian yang menarik akan tetapi tidak banyak penelitian terkait hal ini yang berfokus pada game terutama game 2048. Game 2048 adalah salah satu game yang menarik untuk diteliti mengingat tingkat kesulitan permainan ini akan semakin meningkat disaat nilai angka yang dihasilkan semakin tinggi. Selain itu, permainan ini juga tidak dibatasi oleh waktu melainkan dapat dimainkan terus menerus hingga permainan berakhir. Neural network dan tree adalah 2 arsitektur yang dapat digunakan untuk memainkan 2048 akan tetapi membutuhkan waktu training yang lama jika ingin bermain dengan baik. Lama training tersebut yang pada penelitian ini dioptimasi oleh algoritma evolutionary (3 algoritma yang digunakan pada penelitian ini: Algoritma Genetic, WOA, dan MFO). Dengan adanya optimasi ini maka akan diperoleh bobot terbaik baik pada arsitektur NN ataupun Tree sehingga menghasilkan kecerdasan yang baik dalam memainkan 2048. Setelah melalui berbagai ujicoba maka disimpulkan bahwa kombinasi dengan arsitektur NN lebih baik dibandingkan dengan arsitektur Tree dan algoritma WOA dan MFO berhasil mengoptimasi arsitektur dengan lebih baik dibandingkan algoritma genetic.