Algoritma AI 2
description
Transcript of Algoritma AI 2
![Page 1: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/1.jpg)
Algoritma AI 2
![Page 2: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/2.jpg)
Algoritma
Genetika
![Page 3: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/3.jpg)
Algoritma Genetika adalah algoritmayang memanfaatkan proses seleksialamiah yang dikenal dengan prosesevolusi
Dalam proses evolusi, individu secaraterus-menerus mengalami perubahangen untuk menyesuaikan denganlingkungan hidupnya
Hanya individu-individu yang kuat yang mampu bertahan
Algoritma Genetika (AG)
![Page 4: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/4.jpg)
Genotype (Gen), bagian dari kromosomyang mewakili satu variabel (nilai biner,float, integer, karakter, dll)
Allele, nilai dari gen Kromosom/individu, gabungan gen-gen yang
menyatakan salah satu solusi yangmungkin
Populasi, sekumpulan individu yangakan diproses bersama dalam satusiklus proses evolusi
Generasi, satuan siklus proses evolusi
Nilai Fitness, seberapa baik nilaidari suatu individu/solusi
Definisi Penting
![Page 5: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/5.jpg)
Siklus AG
Populasi Awal
Populasi Baru
Evaluasi Fitness
Seleksi Individu
Reproduksi :Cross-Over &
Mutasi
![Page 6: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/6.jpg)
TSP
A B
D C
8
7
3 4
5
6
Kriteria berhenti : jika setelahbeberapa generasi berturut-turutdiperoleh nilai fitness yang terendah tidak berubah
![Page 7: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/7.jpg)
Membangkitkan populasi awal adalah proses membangkitkan sejumlah individu secara acak atau melalui prosedur tertentu
Populasi Awal
![Page 8: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/8.jpg)
Misal dalam sebuah populasi terdapat4 individu:Kromosom[1] = [A B C D]Kromosom[2] = [B C D A]Kromosom[3] = [C D A B]Kromosom[4] = [D A B C]
Populasi Awal
![Page 9: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/9.jpg)
Menghitung nilai fitness dari tiapkromosom yang telah dibangkitkanFitness[1] = 8 + 5 + 6 = 19Fitness[2] = 5 + 6 + 7 = 18Fitness[3] = 6 + 7 + 8 = 21Fitness[4] = 7 + 8 + 5 = 20
Evaluasi Fitness
![Page 10: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/10.jpg)
Seleksi dilakukan untuk mendapatkan calon induk yang baik
Induk yang baik akan menghasilkanketurunan yang baik
Semakin tinggi nilai fitness suatusuatu individu semakin besar kemungkinannya terpilih
Metode seleksi yang paling umumadalah roulette wheel
Seleksi
![Page 11: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/11.jpg)
Karena pada TSP yang diinginkan adalahkromosom dengan fitness yang lebihkecil yang memiliki probabilitas terpilihkembali lebih besar, maka digunakaninverse :Q[i] = 1/Fitness[i]Q[1] = 1/19 = 0,053Q[2] = 1/18 = 0,056Q[3] = 1/21 = 0,048Q[4] = 1/20 = 0,05Total = 0,207
Seleksi Kromosom
![Page 12: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/12.jpg)
Menghitung probabilitas/fitness relatiftiap individu :P[i] = Q[i]/TotalP[1] = 0,053/0,207 = 0,256P[2] = 0,056/0,207 = 0,27P[3] = 0,048/0,207 = 0,232P[4] = 0,05/0,207 = 0,242
Kromosom ke-2 dengan nilai fitness terkecil memilikiprobabilitas terpilih terbesar
Seleksi Kromosom
![Page 13: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/13.jpg)
Menghitung fitness kumulatif/nilaikumulatif dari probabilitas :C[1] = 0,256C[2] = 0,256 + 0,27 = 0,526C[3] = 0,526 + 0,232 = 0,758C[4] = 0,758 + 0,242 = 1
Seleksi Kromosom
![Page 14: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/14.jpg)
Memilih induk yang akan menjadikandidat untuk di-crossover :• Bangkitkan bilangan acak R
R[1] = 0,314R[2] = 0,743R[3] = 0,418R[4] = 0,203
• Pilih induk, C[k-1] < R < C[k]Induk terpilih :Kromosom[2]Kromosom[3]Kromosom[1]
Seleksi Kromosom
![Page 15: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/15.jpg)
Order crossover
Menentukan posisi crossover dilakukandengan membangkitkan bilangan acakantara 1 sampai pjgKrom – 1
Bilangan acak untuk 3 kromosom induk yang akan di-crossover :C[2] = 2C[3] = 1C[1] = 2
Crossover
![Page 16: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/16.jpg)
Proses crossover :Kromosom[2] = Kromosom[2] X Kromosom[3]
= [B C D A] X [C D A B]= [B C A D]
Kromosom[3] = Kromosom[3] X Kromosom[1]= [C D A B] X [A B C D]= [C B A D]
Kromosom[1] = Kromosom[1] X Kromosom[2]= [A B C D] X [B C D A]= [A B D C]
Crossover
![Page 17: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/17.jpg)
Populasi setelah di-crossover :Kromosom[1] = [A B D C]Kromosom[2] = [B C A D]Kromosom[3] = [C B A D]Kromosom[4] = [D A B C]
Crossover
![Page 18: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/18.jpg)
Swapping mutation
Jumlah kromosom yang dimutasi dalamsatu populasi ditentukan oleh parametermutation rate (ρm)
Proses mutasi dilakukan dengan cara menukar gen yang dipilih secara acak dengan gen sesudahnya.Jika gen berada di akhir kromosom,maka ditukar dengan gen yangpertama
Mutasi
![Page 19: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/19.jpg)
Hitung panjang total gen pada satu populasi :Panjang total gen= jumlah gen dalam 1 kromosom * jumlah kromosom= 4 * 4 = 16
Untuk memilih posisi gen yangdimutasi dilakukan denganmembangkitkan bilangan acak antara1 sampai panjang total gen, yaitu1 - 16
Mutasi
![Page 20: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/20.jpg)
Misal ditentukan ρm = 20%. Maka jumlahgen yang akan dimutasi :0,2 * 16 = 3,2 = 3
3 buah posisi gen yang akan dimutasisetelah diacak adalah 3, 7, 14
Mutasi
![Page 21: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/21.jpg)
Proses mutasi :Kromosom[1] = [A B D C]Kromosom[2] = [B C A D]Kromosom[3] = [C B A D]Kromosom[4] = [D A B C]
Kromosom[1] = [A B C D]Kromosom[2] = [B C D A]Kromosom[3] = [C B A D]Kromosom[4] = [D B A C]
Mutasi
![Page 22: Algoritma AI 2](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022081417/56815abd550346895dc87e30/html5/thumbnails/22.jpg)
Proses AG untuk 1 generasi telah selesai.Maka nilai fitness setelah 1 generasi :Fitness[1] = 8 + 5 + 6 = 19Fitness[2] = 5 + 6 + 7 = 18Fitness[3] = 5 + 8 + 7 = 20Fitness[4] = 4 + 8 + 3 = 15
Evaluasi Fitness