Blog Archives
Optimasi Biaya Operasional Smart Grid Menggunakan Algoritma Genetika di MATLAB
Smart grid adalah evolusi sistem tenaga listrik yang memadukan pembangkitan terdistribusi, energi terbarukan, penyimpanan energi, dan beban konsumen dengan sistem komunikasi cerdas. Tantangan terbesar dalam pengelolaan smart grid adalah menjaga biaya operasional tetap rendah sambil mempertahankan keandalan suplai energi dan mengurangi emisi karbon.
Salah satu cara untuk menganalisis dan meminimalkan biaya operasional adalah dengan membangun model regresi biaya berdasarkan variabel-variabel utama smart grid, lalu mengoptimalkan koefisien model tersebut menggunakan algoritma genetika (GA). Dengan demikian, kita dapat memprediksi biaya dengan akurat sekaligus memahami variabel apa yang paling mempengaruhi biaya total.
-read more->Perbandingan Algoritma Genetika, Partikel Swarm Optimization, dan Tabu Search dalam Menyelesaikan Travelling Salesman Problem
Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan optimasi kombinatorial yang telah menantang para peneliti selama beberapa dekade. TSP melibatkan pencarian jalur terpendek yang melalui setiap titik (kota) tepat satu kali dan kembali ke titik awal. Algoritma optimasi yang populer digunakan untuk menyelesaikan TSP antara lain adalah Algoritma Genetika, Partikel Swarm Optimization (PSO), dan Tabu Search. Dalam artikel ini, kita akan mendalami tentang ketiga algoritma ini dan membandingkannya dalam konteks penyelesaian Travelling Salesman Problem.
Algoritma Genetika untuk Travelling Salesman Problem
Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu masalah optimasi kombinatorial yang paling terkenal dalam ilmu komputer dan matematika. Dalam masalah ini, seorang salesman harus mengunjungi sejumlah kota yang berbeda tepat satu kali dan kembali ke kota asalnya, sambil mencari rute terpendek yang meminimalkan jarak perjalanan total. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana Algoritma Genetika dapat digunakan untuk menyelesaikan TSP.
Algoritma Genetika untuk Travelling Salesman Problem
Algoritma genetika (AG) merupakan algoritma pencarian yang didasarkan pada mekanisme seleksi alamiah dan genetika alamiah. Karena didasarkan pada teori-teori dalam ilmu biologi, banyak istilah dan konsep biologi yang digunakan dalam algoritma ini. AG telah banyak diterapkan pada beberapa kasus seperti optimasi, pemrograman otomatis, machine learning, pemodelan ekonomi, pemodelan sistem imunisasi, pemodelan ekologis, serta interaksi antara evolusi dan belajar (Suyanto, 2005).
Berikut ini merupakan contoh penerapan algoritma genetika untuk optimasi kombinasi dalam kasus Travelling Salesman Problem. Optimasi dilakukan untuk mencari jalur/rute terpendek yang menghubungkan antara dua titik lokasi. Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut: -read more->
Pemrograman Matlab 