Genethic Algorithm and Direct Toolbox With Mathlab

[KEMBALI KE MENU SEBELUMNYA]

DAFTAR ISI

1. Pembukaan
2. Tutorial Menggunakan Optimation Tool  Algoritma Genetika Pada Matlab

Langkah-Langkah Tutorial :

[langkah 1]
[langkah 2]
[langkah 3]
[langkah 4]
[langkah 5]
[langkah 6]
[langkah 7]
[langkah 8]

3. Contoh

*klik teks untuk menuju 

Genethic Algorithm and Direct Toolbox With Mathlab

1. Pembukaan [kembali]

Algoritma genetika adalah algoritma komputasi yang diinspirasi teori evolusi yang kemudian diadopsi menjadi algoritma komputasi untuk mencari solusi suatu permasalahan dengan cara yang lebih “alamiah”. Salah satu aplikasi algoritma genetika adalah pada permasalahan optimasi kombinasi, yaitu mendapatkan suatu nilai solusi optimal terhadap suatu permasalahan yang mempunyai banyak kemungkinan solusi. Dalam tulisan ini akan dibahas teori dasar algoritma genetika beserta contoh aplikasinya dalam menyelesaikan suatu permasalahan optimasi kombinasi sederhana.

2. Tutorial Menggunakan Optimation Tool Algoritma Genetika Pada Matlab [kembali]

Optimation tool merupakan salah satu tool box yang mempermudah kita untuk mencari penyelesaian suatu masalah optimasi, Berikut ini adalah tutorial mengunakan tool box pada algiritma genetika :

Langkah awal untuk menggunakan tool ini tentunya dengan membuka program matlab yang tersedia di komputer / laptop kita masing - masing, dengan cara : 

• Cari program Matlab di starts windows, lalu klik. [kembali]

Gambar 1. Langkah 1

• Kemudian muncul window Matlab [kembali]

Gambar 2. Langkah 2

• Selanjutnya pilih File New Function untuk membuat fungsi yang akan kita optimasi menggunakan optimtool ga punya si matlab [kembali]

Gambar 3. Langkah 3

          Maka akan muncul tampilan window seperti pada gambar 4 :

Gambar 4. Tampilan Window File-New-Function (Tampilan dari Langkah 3)

• Selanjutnya kita masukkan function yang kita inginkan, tampilan awalnya “output_args” kita ganti namanya sesuai dgn keinginan kita misal “y” , untuk nama function “Untilted” kita ganti sesuai nama kita masing – masing misal “rhobby” dan “input_args” dengan nama “x” dan funtion yang akan kita buat misal : f(x₁,x₂,x₃)=2x₁²+3x₂²-4x₃ dan nilai x dibatasi pada [-4 4] , sehingga editor akan menjadi seperti gambar di bawah ini : [kembali]

Gambar 5. Langkah 4

• Selanjutnya kita buka optimation tool Algortima Genetika dengan membuat perintah 'optimtool ga' pada command window matlab, sehingga akan tampil gambar seperti dibawah ini : [kembali]

Gambar 6. Langkah 5

          Kemudian akan muncul window optimal tool ga, seperti pada gambar 7.

Gambar 7. Tampilan Window Optimal GA

• Kemudian kita hitung optimasinya sesuai dengan permasalahan yang dihadapi, misal kita akan membuat populasi awal secara acak, yang terdiri dari 6 individu yang dikodekan secara biner : [kembali]

                                    

Gambar 8. Melaksanakan Langkah 6  Pada Tampilan Optimal GA 

        

• 
  
  Kemudian kita ingin mencari nilai maksimal dari fungsi(x₁,x₂,x₃) dan menentukan individu terbaiknya sehingga kita dapat menggunakan tool box yang telah disediakan : [kembali]

  

  Gambar 9. Melaksanakan Langkah 7  Pada Tampilan Optimal GA

• Dan optimation tool membuat hasil individu terbaiknya kedalam bentuk grafik melalui plot function, seperti pada gamabr dibawah ini : [kembali]

Gambar 10. Hasil Optimation Tool GA (langkah 8)

3. Contoh [kembali]

Mengoptimasikan satu fungsi objektif dari penanya: y = 2*x(1)+3*x(2)+4*x(3)+4*x(4). Dengan constraint: 10<x(1)<20, 30<x(2)<40, 50<x(3)<60, 70<x(4)<80. Buat terlebih dahulu fungsinya di m-file dan Ketik fungsi y di atas di m-file editor yang baru saja terbuka.

Gambar 11. Tampilan Window untuk Contoh Soal

Cara yang termudah mengoperasikan Matlab adalah dengan menggunakan toolbox yang tersedia. Untuk GAs, karena masuk dalam kategori optimization toolbox, gunakan fungsi optimtool di command window.

Gambar 12. Tampilan Fungsi Optimtool di Command Window

Setelah memilih jenis optimasinya (GAs), isi nama fungsi didahului @, jumlah variabel (4 variabel) dan perhatikan teknik mengisi bound yang sesuai persoalan. Di bagian kanan masih ada sebenarnya, tapi ga wajib. Centang pada isian plotting pada best fitness dan best individual sehingga ketika tombol “Start” ditekan, proses optimasi akan disertai pergerakan grafik yang interaktif. Sehingga didapatkan hasil fungsi seperti gambar dibawah ini:

Gambar 13. Hasil dari Optimation Tool Algoritma Genetika pada Contoh Soal