Optimisasi Tak Linear Dua Variabel Menggunakan Algoritme Genetika Pada Software Python (PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2020)
Algoritme genetika merupakan suatu teknik optimisasi yang cara kerjanya meniru proses evolusi dan perubahan struktur genetik pada makhluk hidup. Dalam seleksi alam, individu-individu yang lebih kuat akan mempunyai peluang untuk bertahan hidup lebih besar dan individu yang lebih kuat dari orang tuanya akan dilahirkan melalui proses penyilangan serta mutasi. Pada karya ilmiah ini akan diterapkan metode algoritme genetika untuk menyelesaikan masalah optimisasi pada fungsi objektif dua variabel. Algoritme genetika diaplikasikan menggunakan bantuan software Python. Fungsi objektif yang digunakan terdiri atas fungsi kuadrat, fungsi trigonometri dan fungsi Rastrigin yang mengandung bentuk kuadrat dan trigonometri. Hasil penelitian menunjukkan penyelesaian masalah optimisasi menggunakan metode algoritme genetika menghasilkan galat yang relatif kecil. Pada kasus minimisasi terkait fungsi Rastrigin, algoritme genetika terbukti efektif dalam menghindari minimum lokal. Namun, pada optimisasi dengan solusi tidak tunggal, script Python yang dirancang penulis hanya mampu menemukan satu solusi sehingga memerlukan pengembangan yang lebih lanjut.