Analisis Performance Atas Metode Arithmetic Crossover Dalam Algoritma Genetika - Erianto Ongko (Kementerian Kominfo - RI, 2015)
Algoritma genetika sering digunakan pada masalah praktis yang berfokus pada pencarian parameter-parameter atau solusi yang optimal. Kelebihan algoritma genetika adalah kemampuan untuk mendapatkan global optima dalam pencarian solusi sehingga sering digunakan dalam optimasi. Salah satu mekanisme yang turut berperan di dalam algoritma genetika adalah proses crossover sebagian dari kromosom induk pertama dengan sebagian kromosom induk kedua lalu menghasilkan kromosom baru. Metode crossover yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah arithmetic crossover dengan studi permasalahan yang digunakan adalah permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP). Kromosom offspring (kromosom anak) diperoleh dengan melakukan operasi aritmatika terhadap parent (induk). Algoritma genetika akan berhenti jika sejumlah generasi maksimum tercapai atau level fitness yang ditentukan telah terpenuhi. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan hasil analisis performance dari metode arithmetic crossover dengan masalah utama adalah mendapatkan gambaran mengenai kaitan antara jumlah gen di dalam suatu kromosom yang mengalami crossover dengan performance dari algoritma genetika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin banyak gen yang mengalami crossover akan meningkatkan performance dari algoritma genetika, yang ditunjukkan dalam bentuk whole arithmetic crossover memiliki performance yang lebih baik daripada simple arithmetic crossover dan simple arithmetic crossover memiliki performance yang lebih baik daripada single arithmetic crossover