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 kecerdasaan 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.
Buku ini dilengkapi dengan contoh implementasi algoritma genetika dalam bahasa pemrograman C + + yang dimaksudkan untuk member template program bagi para pembaca yang bermaksud ingin mempelajari atau mengembangkan algoritma genetika dalam bahasa pemrograman, kaskus pemrograman (IDE) juga disertakan yang termasuk dalam kategori open source, yaitu Codeblacks 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 alas an pentingnya algoritma genetika sebagai metode alternatif bagi penyelesaian masalah optimasi.
Setelah diantarkan untuk memahami kosep optimasi, pembaca mulai diperkenalkan dengan algoritma genetika. Dari mana algoritma ini dikembangkan sampai rincian langkah-langkah dalam algoritma ini dibahas dalam bagian kedua. Setiap langkah dijelaskan secara rinci, termasuk berbagai metode yang sudah dikembangkan oleh para penulis.
Bagian berikutnya adalah aplikasi sederhana algoritma gnetika. Bagian ini bukan dimaksudkan sebagai penerapan algoritma genetika secara praktis, tetapi sekedar mengenalkan kepada pembaca bagaimana implementasi setiap langkah dari algoritma. Dengan begitu akan memudahkan pembaca untuk mendalami penerapan algoritma ke dalam masalah nyata pada bagian-bagian slanjutnya. Penjelasaan dalam bagian ini dibagi dua jenis penedekatan 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 pengenalkan konsep optimasi dengan kendala. Baru dilanjutkan dengan bagaimana teknik penggunaan algoritma genetika bagi penyelesaian masalah optimasi dengan kendala.
Setelah pembahasan mengenai optimasi dengan kendala, buku ini membahas bagaimana aplikasi algoritma genetika pada berbagai bidang . bagian ini merupakan komplikasi dari berbagai penelitian penggunaan algoritma genetika dari peneliti-peneliti Indonesia. Maksud dari pemilihan peneliti dari kalangan sendiri agar masalah nyata yang dipecahkan sepadat mungkin kontekstual dengan lingkungan pembaca dan ‘membumi’.
Bagia terakhir buku ini adalah implementasi algoritma genetika dalam bahasa C++. Bagian ini dimaksudkan untuk memudahkan pembaca dalam mengimplementasikan algoritma genetika ke dalam kode program computer, khususnya dalam bahasa C++ yang merupakan bahasa pemrograman paling banyak digunakan dikalangan akademis. Meskipun bahasa yang digunakan dalam bagian ini adalah bahasa C++, pembahasan dilakukan juga secara generic dengan memanfaatkan diagram alir yang bisa dipahami oleh pemrogram dengan bahasa pemrograman apapun.
Daftar pustaka disajikan secara terpisah antara satu dengan bagian lainnya. Dimaksudkan untuk memudahkan pembaca yang menginginkan mendalami secara langsung dari sumbernya. Walaupun hanya sebagian kecil dari daftar pustaka tersebut yang beririsan antara astu bagian dengan bagian lainnya, penyajian daftar pustaka pada stu tempat akan sangat menyita halaman dan bisa jadi menyusahkan pembaca untuk menelusurinya.

Komentar Anda

---

Ketersediaan

2497	005.1 ZUK a.1.ED1 WAD-2014/15	Kampus Tipes (005 WSD-2014/15)	Tersedia
2498	005.1 ZUK a.2.ED1 WAD-2014/15	Kampus Tipes (005 WSD-2014/15)	Tersedia
2500	005.1 ZUK a.3.ED1 WAD-2014/15	Kampus Tipes (005 WSD-2014/15)	Tersedia
K2501	005.1 ZUK a.4.ED1 WAD-2014/15	Kampus Tipes (005 WSD-2014/15)	Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

005.1 ZUK a.1.ED1 WAD-2014/15

Penerbit

Yogyakarta. : Andi Offset.., 2014

Deskripsi Fisik

xviii,246,23

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

978-979-29-2165-6

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

1

Subjek

ALGORITMA GENETIKA

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar