Show simple item record

dc.contributor.advisorSitompul, Opim Salim
dc.contributor.advisorNababan, Erna Budhiarti
dc.contributor.authorOngko, Erianto
dc.date.accessioned2021-08-06T06:19:30Z
dc.date.available2021-08-06T06:19:30Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/39518
dc.description.abstractGenetic algorithms are often used in practical problems that focuses on search parameters or the optimal solution. Excess genetic algorithm is its ability to obtain global optima in the search for a solution that is often used in the optimization. One of the mechanisms that play a role in the genetic algorithm is the crossover portion of the first parent chromosome with most second parent chromosome and produce new chromosomes. Crossover method which will be analyzed in this study is the arithmetic crossover used to study the problems is the problem of Traveling Salesman Problem (TSP). Offspring chromosome (child) is obtained by performing arithmetic operations of the parent. Genetic algorithm will stop when the maximum number of generations is reached or a specified level of fitness has been fulfilled. The purpose of this study is to get the performance analysis of the arithmetic crossover method with the main problem is to get an idea of the link between the number of genes in a chromosome that is experiencing a crossover with the performance of the genetic algorithm.en_US
dc.description.abstractAlgoritma genetika sering digunakan pada masalah praktis yang berfokus pada pencarian parameter-parameter atau solusi yang optimal. Kelebihan algoritma genetika adalah kemampuannya 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 Traveling 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 jumlah gen dalam suatu kromosom yang mengalami crossover dengan performance dari algoritma genetika.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectalgoritma genetikaen_US
dc.subjectarithmetic crossoveren_US
dc.subjectfitnessen_US
dc.titleAnalisis Performance Atas Metode Arithmetic Crossover dalam Algoritma Genetikaen_US
dc.identifier.nimNIM127038063
dc.description.pages89 Halamanen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record