Blog Archives
Ant Colony Optimization: Mencari Posisi dengan Nilai Fungsi Maksimal dari Fungsi Banana
Dalam dunia optimasi, mencari nilai maksimal atau minimal dari sebuah fungsi objektif seringkali menjadi tantangan yang kompleks. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah Ant Colony Optimization (ACO), yang terinspirasi dari perilaku pencarian makan semut. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari penerapan ACO untuk mencari posisi dengan nilai maksimal dari fungsi Banana, yang juga dikenal sebagai Fungsi Rosenbrock.
Fungsi Banana (Rosenbrock)
Fungsi Banana, atau yang lebih dikenal dengan Fungsi Rosenbrock, adalah fungsi benchmark yang sering digunakan dalam uji coba algoritma optimasi. Fungsi ini memiliki bentuk matematis sebagai berikut:
-read more->f(x, y) = (a – x)^2 + b(y – x^2)^2
Optimasi Pencarian Solusi dengan Algoritma Dragonfly
Pencarian solusi optimal merupakan salah satu tantangan utama dalam berbagai bidang, mulai dari ilmu komputer hingga ilmu pengetahuan alam. Untuk menangani permasalahan tersebut, berbagai algoritma metaheuristik telah dikembangkan. Salah satu algoritma yang menarik perhatian adalah Dragonfly Algorithm (DA), yang terinspirasi dari perilaku capung dalam mencari makanan. Dalam artikel ini, kita akan membahas penerapan algoritma DA dalam mencari posisi dengan nilai fungsi maksimal, serta analisis implementasi dalam lingkungan MATLAB.
Dragonfly Algorithm: Konsep dan Filosofi
Sebelum masuk ke dalam implementasi, mari kita pahami konsep dasar dari Dragonfly Algorithm. Algoritma ini didasarkan pada perilaku sosial dan pencarian makanan capung di alam. Capung memiliki kemampuan untuk bergerak secara adaptif, berkomunikasi dengan anggota lain dalam populasi, dan mengoptimalkan pencarian makanannya.
-read more->
Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Kasus Prediksi
Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritma berbasis populasi yang mengeksploitasi individu dalam pencarian. Dalam PSO populasi disebut swarm dan individu disebut particle. Setiap partikel berpindah dengan kecepatan yang diadaptasi dari daerah pencarian dan menyimpannya sebagai posisi terbaik yang pernah dicapai.
PSO didasarkan pada perilaku sosial sekawanan burung atau sekumpulan ikan. Perilaku sosial terdiri dari tindakan individu dan pengaruh dari individu-individu lain dalam suatu kelompok.
Berikut ini merupakan contoh penerapan algoritma PSO pada kasus prediksi. PSO diimplementasikan untuk mengoptimasi algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
Pemrograman Matlab 