Penaksiran Parameter Regresi Nonlinear Menggunakan Particle Swarm Optimization Dan Genetic Algorithm - Rahel Simamora; Sutarman (Leibniz: Jurnal Matematika, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi dan membandingkan hasil estimasi parameter untuk regresi nonlinier. Metode nonlinier tradisional, yang dikenal sebagai "Regresi Kuadrat Terkecil Nonlinier", digunakan untuk estimasi parameter dalam Model Regresi Nonlinier. Sementara PSO dan GA telah memberikan jaminan untuk optimum global, Metode Gauss-Newton dan Metode Levenberg-Marquadrt masih tidak menjamin konvergensi dan optimum global ketika mengestimasi parameter model regresi nonlinear. Perbedaan nilai fitness yang dihasilkan dari kedua pendekatan inilah yang digunakan untuk menilainya. Algoritma genetika ditemukan lebih efektif untuk estimasi parameter dalam model regresi nonlinier setelah simulasi data dari estimator dibuat dengan program Matlab. Temuan menunjukkan bahwa regresi kuadrat terkecil nonlinier tradisional sangat cocok untuk GA dan PSO. Namun, estimasi parameter GA menunjukkan keberhasilan yang lebih besar.