Text

Algoritma Genetika, Metode Komputasi Evolusioner untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi

---

Buku ini dimaksudkan untuk digunakan sebagai referensi bagi mahasiswa tingkat akhir jurusan Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Teknik Industri, Teknik Elektro atau bidang ilmu lainnya yang menekuni masalah optimasi khususnya dengan pendekatan Kecerdasan Buatan. Buku ini juga bisa dijadikan sebagai acuan para peneliti atau mahasiswa pascasarjana yang tertarik untuk mengembangkan Algoritma Genetika, sebagai salah satu fondasi Metode Komputasi Evolusioner.
Deslripsi Algoritma genetika
Buku ini dilengkapi dengan contoh implementasi Algoritma Genetika dalam bahasa pemrograman C++ yang dimaksudkan untuk memberi template program bagi para pembaca yang bermaksud ingin mempelajari atau mengembangkan Algoritma Genetika dalam bahasa pemrograman. Kakas pemrograman (IDE) juga disertakan yang termasuk dalam kategori open source, yaitu CodeBlocks sehingga memungkinkan untuk digunakan dan disebarluaskan secara bebas.Buku ini tersusun dalam 6 (enam) bab, yaitu pengantar optimasi, dasar-dasar Algoritma Genetika, aplikasi sederhana Algoritma Genetika, Algoritma Genetika untuk optimasi dengan kendala, aplikasi Algoritma Genetika dalam berbagai bidang dan implementasi Algoritma Genetika dalam Bahasa C++.

Bagian pengantar optimasi dimaksudkan sebagai pengantar bagi pembaca untuk memahami konsep masalah optimasi secara umum, pembagian masalah optimasi dan berbagai metode konvensional yang biasa digunakan. Di samping itu, pada bagian ini juga dibahas alasan pentingnya Algoritma Genetika sebagai metode alternatif bagi penyelesaian masalah optimasi.Setelah diantarkan untuk memahami konsep optimasi, pembaca mulai diperkenalkan dengan Algoritma Genetika. Dari mana algoritma ini dikembangkan sampai rincian langkah-langkah dalam algoritma ini dibahas dalam bagian kedua ini. Setiap langkah dijelaskan secara rinci, termasuk berbagai metode yang sudah dikembangkan oleh para peneliti.Bagian berikutnya adalah aplikasi sederhana Algoritma Genetika. Bagian ini bukan dimaksudkan sebagai penerapan Algoritma Genetika secara praktis, tetapi sekedar mengenalkan kepada pembaca bagaimana implementasi setiap langkah dari algoritma ini. Dengan begitu akan memudahkan pembaca untuk mendalami penerapan algoritma ini ke dalam masalah nyata pada bagian-bagian selanjutnya. Penjelasan dalam bagian ini dibagi menjadi dua jenis pendekatan yang sudah biasanya digunakan oleh para peneliti di bidang ini.Sebelum penjelasan mengenai aplikasi nyata Algoritma Genetika, dibahas terlebih dahulu bagaimana penggunaan Algoritma Genetika pada masalah optimasi dengan kendala. Bagian ini dimulai dengan pengenalan konsep optimasi dengan kendala, baru dilanjutkan dengan bagaimana teknik penggunaan Algoritma Genetika bagi penyelesaian masalah optimasi dengan

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

01.01.01706

Penerbit

Yogyakarta : Andi Offset Yogyakarta., 2014

Deskripsi Fisik

xviii+246hal.,19x23 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

978-979-29-2165-6

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Cet.1

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Andi Offset

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar